【负荷预测】基于GRU-KAN的负荷预测研究附Python代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在电力系统运行、能源规划等领域，负荷预测是保障系统稳定、提高能源利用效率的关键环节。随着人工智能技术的发展，多种神经网络模型被应用于负荷预测，其中基于 GRU-KAN 的负荷预测方法，凭借其在处理时序数据和非线性关系方面的独特优势，逐渐成为研究的新方向。

相关算法基础

GRU 算法

GRU（门控循环单元）是在 LSTM 基础上简化而来的循环神经网络模型，它保留了 LSTM 处理长序列数据的能力，同时减少了参数数量，提高了计算效率。GRU 通过更新门和重置门两个门控机制来控制信息的流动。

更新门决定了过去的信息是否被保留到当前状态，重置门则负责确定如何将新的输入信息与过去的状态相结合。在负荷预测中，GRU 能够有效捕捉负荷数据的时序依赖关系，例如不同时间段的用电模式变化、工作日与周末的负荷差异等。由于其结构相对简单，在处理大规模负荷数据时，GRU 的训练速度更快，更适合实时性要求较高的场景。

KAN 算法

KAN（Kolmogorov-Arnold Network）是一种基于科尔莫戈罗夫 - 阿诺德表示定理的神经网络模型，它通过将高维输入空间映射到一系列单变量函数的组合，来捕捉数据中的非线性关系。KAN 由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层中的每个神经元对应一个单变量函数，这些函数可以是多项式、三角函数等，能够灵活地拟合复杂的非线性特征。

在负荷预测中，影响负荷的因素众多且关系复杂，如温度、湿度、经济活动等与负荷之间存在强烈的非线性关联。KAN 能够通过其独特的结构，精准地刻画这些非线性关系，为负荷预测提供更丰富的特征信息。

GRU 与 KAN 结合的优势

将 GRU 与 KAN 结合应用于负荷预测，能够充分发挥两者的优势，实现互补增效。

GRU 擅长处理时序数据，能够有效提取负荷序列中的动态变化特征和长期依赖关系，例如历史负荷数据中的趋势性、周期性等。它可以为模型提供坚实的时序特征基础，捕捉负荷随时间推移的演变规律。

KAN 则在处理非线性关系方面表现出色，能够对 GRU 提取的时序特征与其他影响因素（如气象因素、社会经济因素等）之间的复杂非线性关系进行深度建模。例如，在高温天气下，温度与负荷之间的关系并非简单的线性关系，KAN 能精准捕捉这种非线性关联，进一步优化预测结果。

两者结合后，GRU 负责挖掘负荷数据的时序动态特征，KAN 则对这些特征与其他因素的非线性关系进行建模，从而提高负荷预测的准确性和鲁棒性。

基于 GRU-KAN 的负荷预测研究步骤

数据收集与预处理

首先需要收集丰富的相关数据，包括历史负荷数据（如小时级、日级负荷数据）、气象数据（温度、湿度、降水、风速等）、节假日信息、社会经济数据（GDP 增长率、人口数量、工业产值等）以及用户用电特征数据等。这些数据可从电力企业数据库、气象服务平台、政府统计部门等渠道获取。

收集到的数据需要进行预处理以提高质量。对于缺失值，可采用基于 GRU 的时序插值法、均值填充法等进行补充；对于异常值，通过绘制时序图、计算变异系数等方法识别，并根据实际情况进行修正或剔除。此外，对数据进行标准化或归一化处理，消除不同量级数据带来的影响，同时将数据按照时间顺序划分成训练集、验证集和测试集，为模型训练做准备。

模型构建

模型构建主要分为两个核心部分。首先是 GRU 层，确定 GRU 的隐藏单元数量、层数等参数，将预处理后的负荷时序数据输入 GRU 层，通过门控机制提取负荷数据的时序特征，得到时序特征向量。

接着是 KAN 层，将 GRU 层输出的时序特征向量与其他影响因素数据（如气象数据、节假日数据等）进行融合，作为 KAN 层的输入。KAN 层通过单变量函数的组合，对融合后的特征进行非线性映射，捕捉其中的复杂关系，最后通过输出层得到负荷预测结果。

在模型构建过程中，需要合理设置超参数，如学习率、训练轮数、KAN 层中函数的类型等，可通过贝叶斯优化、随机搜索等方法进行参数寻优，以提高模型性能。

模型训练与验证

使用训练集对 GRU-KAN 模型进行训练，选择合适的损失函数（如均方根误差、平均绝对百分比误差）和优化器（如 Adam、RMSprop）。在训练过程中，通过验证集实时监控模型的性能，当验证集的损失不再显著下降时，停止训练，避免模型过拟合。

训练完成后，利用测试集对模型进行评估，计算模型的各项评价指标（如 RMSE、MAPE、MAE 等），并与其他传统模型（如 ARIMA、单一 GRU 模型、BP 神经网络等）进行对比，验证 GRU-KAN 模型在负荷预测中的优越性。

结果分析与优化

对模型的预测结果进行深入分析，找出预测误差较大的时间段或场景。分析误差产生的原因，可能是 GRU 层对某些特殊时序模式的捕捉不够充分，也可能是 KAN 层对非线性关系的拟合存在偏差，或者是数据预处理过程中存在疏漏。

针对不同的原因采取相应的优化措施。若 GRU 层存在不足，可调整其隐藏单元数量或层数；若 KAN 层拟合效果不佳，可更换单变量函数类型或增加隐藏层神经元数量；若数据存在问题，重新进行预处理。通过不断优化，提升模型的预测精度和稳定性。

应用场景与未来展望

应用场景

基于 GRU-KAN 的负荷预测方法在多个领域具有广泛的应用前景。在电力调度中，精准的负荷预测可帮助调度人员合理安排发电机组的出力，减少能源浪费，保障电网的稳定运行；在智能微电网中，该方法能为微电网的能量管理提供决策支持，优化分布式能源的利用；在工业生产中，企业可根据负荷预测结果调整生产计划，降低用电成本，提高生产效率。

未来展望

未来，基于 GRU-KAN 的负荷预测研究可向以下方向发展。一是引入注意力机制，让模型在处理数据时更加关注关键特征和时间点，进一步提高预测精度；二是融合多源异构数据，如用户行为数据、交通数据等，丰富模型的输入信息，增强模型对复杂场景的适应能力；三是研究模型的轻量化技术，通过模型压缩、参数剪枝等方法，减少模型的计算量和存储需求，使其能够在边缘设备上高效运行，满足实时负荷预测的需求；四是结合迁移学习，将在某一地区训练好的模型迁移到其他类似地区，减少数据收集和模型训练的成本。