【负荷预测】基于BiGRU-Attention的负荷预测研究附Python代码

matlab科研助手

于 2025-07-11 17:14:53 发布

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文章标签： python 开发语言

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🔥 内容介绍

在电力系统的稳定运行与高效管理中，负荷预测扮演着至关重要的角色。精准的负荷预测能够为电力调度、电网规划以及能源分配提供科学依据，有助于降低电力系统的运行成本，提升能源利用效率，保障电力供应的稳定性与可靠性。随着智能电网的快速发展以及海量电力数据的涌现，传统的负荷预测方法在处理具有非线性、动态性和多因素影响的负荷数据时，逐渐暴露出预测精度不足、泛化能力有限等问题。

近年来，深度学习技术凭借其强大的特征学习和非线性拟合能力，在负荷预测领域得到了广泛应用。其中，循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）能够有效捕捉时间序列数据中的时序依赖关系，成为负荷预测的热门方法。而双向门控循环单元（BiGRU）结合了 GRU 处理时序数据的优势和双向传播的特性，能够同时利用历史和未来的上下文信息，进一步提升对时序特征的提取能力。注意力机制（Attention）则可以使模型在处理序列数据时，自动关注对预测结果影响较大的关键信息，增强模型对重要特征的敏感性。将 BiGRU 与 Attention 机制相结合构建的 BiGRU-Attention 模型，在负荷预测中展现出了巨大的潜力。

BiGRU-Attention 模型原理

BiGRU 原理

GRU（Gated Recurrent Unit）是 LSTM 的简化版本，它通过门控机制来控制信息的流动，有效解决了 RNN 在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。GRU 包含更新门和重置门两个门控单元：

更新门用于决定保留多少上一时刻的隐藏状态信息到当前时刻的隐藏状态中；

重置门用于控制忽略多少上一时刻的隐藏状态信息，以便更好地融入当前时刻的输入信息。

BiGRU 由前向 GRU 和后向 GRU 组成。前向 GRU 按照时间顺序从序列的起始位置向结束位置处理数据，捕捉序列中的正向时序依赖关系；后向 GRU 则按照时间逆序从序列的结束位置向起始位置处理数据，捕捉序列中的反向时序依赖关系。将前向 GRU 和后向 GRU 在每个时间步的隐藏状态进行拼接，便得到了 BiGRU 在该时间步的输出，从而能够同时利用过去和未来的信息，更全面地捕捉序列的时序特征。

Attention 机制原理

Attention 机制源于人类的注意力认知过程，其核心思想是在处理信息时，有选择性地关注重要的部分，忽略次要的部分。在序列到序列的任务中，传统的编码器 - 解码器模型将编码器的最后一个隐藏状态作为整个序列的语义表示，当序列较长时，容易丢失早期的重要信息。而 Attention 机制通过计算解码器每个时间步的隐藏状态与编码器所有时间步的隐藏状态之间的相似度，得到注意力权重，然后对编码器的隐藏状态进行加权求和，得到一个动态的上下文向量，作为解码器当前时间步的输入。

在 BiGRU-Attention 模型中，Attention 机制通常应用于 BiGRU 之后。对于 BiGRU 输出的每个时间步的隐藏状态，Attention 机制会计算其与目标输出之间的相关性，得到相应的注意力权重，权重越大表示该时间步的隐藏状态对预测结果的影响越大。最后，通过对 BiGRU 的隐藏状态进行加权求和，得到包含重要信息的上下文向量，用于最终的预测。

BiGRU-Attention 模型结构

BiGRU-Attention 模型主要由输入层、BiGRU 层、Attention 层和输出层组成：