【负荷预测】基于Transform-KAN的负荷预测研究附Python代码

原创于 2025-07-18 11:33:00 发布 · 671 阅读

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🔥 内容介绍

在电力系统负荷预测领域，精准捕捉数据中的时序依赖与非线性关系是提升预测精度的关键。Transformer 凭借其自注意力机制在全局时序特征提取上表现卓越，而 KAN（Kolmogorov-Arnold Network）在非线性关系建模上独具优势。将二者结合形成的 Transformer-KAN 模型，为复杂负荷预测场景提供了全新的解决方案。

相关算法基础

Transformer 算法

Transformer 是一种完全基于自注意力机制的序列建模模型，摆脱了循环神经网络的时序依赖限制，能够并行处理序列数据，大幅提升训练效率。其核心结构包括编码器和解码器两部分，均由多头自注意力层和前馈神经网络层组成。

多头自注意力机制通过将输入特征映射到多个子空间，并行计算注意力权重，再将结果拼接融合，从而捕捉序列中不同位置之间的复杂关联。在负荷预测中，这种机制能让模型同时关注历史负荷数据中的长期趋势（如季节性变化）和短期波动（如单日峰谷），以及气象、节假日等因素与负荷之间的全局依赖关系。例如，在预测冬季用电负荷时，Transformer 可同时关联过去三年同期的负荷数据、近期的气温骤降事件以及节假日安排，综合判断负荷走势。

此外，Transformer 采用位置编码技术，为序列数据注入时序信息，确保模型在并行处理时不丢失时间顺序特征，这对负荷预测这类强时序依赖任务至关重要。

KAN 算法

KAN 基于科尔莫戈罗夫 - 阿诺德表示定理，通过将高维输入空间映射为单变量函数的叠加，实现对复杂非线性关系的精准拟合。与传统神经网络的全连接层不同，KAN 的隐藏层神经元对应特定的单变量函数（如多项式、三角函数等），这些函数通过组合可灵活刻画输入与输出之间的非线性映射。

在负荷预测中，影响因素与负荷之间的关系往往是非线性且动态变化的。例如，温度与负荷的关系在不同季节呈现不同特征：夏季高温时，负荷随温度升高呈指数增长；冬季低温时，负荷随温度降低呈线性上升。KAN 能通过单变量函数的组合，精准捕捉这种多模式的非线性关联，为模型提供更细腻的特征表达。

同时，KAN 的结构具有一定的可解释性，通过分析隐藏层函数的类型和权重，可初步判断各影响因素对负荷的作用方式，这在实际电力调度中具有重要参考价值。

Transformer 与 KAN 结合的优势

Transformer 与 KAN 的结合能充分发挥二者的互补性，形成 “全局时序捕捉 + 精细非线性建模” 的双重优势，显著提升负荷预测性能。

Transformer 的自注意力机制擅长挖掘长序列数据中的全局时序依赖，例如跨季度的负荷趋势、节假日与工作日的周期性差异等，为模型提供宏观层面的时序特征支撑。而 KAN 则能在 Transformer 提取的时序特征基础上，对负荷与气象、经济等因素之间的微观非线性关系进行深度建模。例如，Transformer 捕捉到夏季负荷的整体上升趋势后，KAN 可进一步刻画 “温度每升高 1℃，负荷增加的具体数值” 这类非线性细节，让预测结果更贴合实际。

此外，Transformer 的并行计算能力与 KAN 的灵活函数拟合能力结合后，能在处理大规模高维数据时保持高效性。传统模型在面对多因素（如小时级负荷、10 余种气象参数、节假日编码等）输入时，易出现特征耦合混乱的问题，而 Transformer-KAN 通过 “先全局时序聚合，再局部非线性解析” 的流程，可有序处理高维特征，减少信息冗余。

同时，KAN 的可解释性部分弥补了 Transformer 的 “黑箱” 缺陷。通过分析 KAN 层的函数权重，可明确 Transformer 输出的时序特征中，哪些与温度、湿度等因素的关联更紧密，增强模型在电力调度决策中的可信度。

基于 Transformer-KAN 的负荷预测研究步骤

数据收集与预处理

数据收集需覆盖多维度、长周期的负荷相关信息：历史负荷数据（至少包含近 3 年的小时级、日级数据，用于捕捉多尺度时序特征）；气象数据（温度、湿度、风速、降水、气压等，按小时级采样，匹配负荷数据的时间粒度）；节假日与特殊事件数据（法定节假日、调休日、大型活动日期等，需标记日期类型及持续时长）；经济与社会数据（区域人口、工业产值、第三产业占比等，按月度或季度更新，反映长期负荷驱动因素）。数据来源包括电力 SCADA 系统、气象站数据库、统计局公开数据等。

预处理环节需针对数据特性优化：对于缺失值，采用 “时序填补 + KAN 插值” 组合策略 —— 短期缺失（如 1-3 小时）用相邻均值填补，长期缺失（如 1 天以上）通过 KAN 模型拟合相关因素（如温度、历史同期负荷）进行预测填补；对于异常值，结合 3σ 原则与领域知识（如极端天气下的负荷突增属正常现象，不应视为异常）进行筛选，对确认为异常的数据，用同类型日期的负荷曲线进行修正。

特征工程方面，需将非时序特征（如节假日）转换为时序格式（如按小时级标记 “是否为节假日”），并对所有特征进行标准化（如负荷数据归一化至 [0,1]，温度标准化至 [-1,1]）。最后，按 “输入序列长度 = 720 小时（30 天），输出序列长度 = 24 小时” 的格式构造样本，划分为训练集（80%）、验证集（10%）、测试集（10%），确保时间顺序连续，避免数据泄露。

模型构建与训练

模型构建采用 “Transformer 编码器 + KAN 回归头” 的架构。Transformer 编码器部分：设置 6 层编码器，每层包含 8 头自注意力机制（头维度 = 64），前馈网络隐藏层维度 = 512，采用正弦位置编码注入时序信息。编码器输入为 720 小时的多特征序列（如负荷 + 12 种气象参数 + 节假日编码，共 14 维特征），输出为包含全局时序特征的 720×512 维度矩阵。

KAN 层部分：将 Transformer 输出的最后 24 小时时序特征（对应预测窗口的历史关联时段）作为输入，设置 2 层 KAN—— 第一层为 “特征映射层”，用 128 个混合函数（多项式 + 高斯函数）将 512 维特征映射至 256 维；第二层为 “预测输出层”，用 64 个 sigmoid 函数将 256 维特征转换为 24 小时的负荷预测值。两层间加入残差连接，缓解梯度消失问题。

训练过程采用分步优化策略：先用 Adam 优化器（学习率 = 0.001）预训练 Transformer 编码器，损失函数为 MSE；再固定编码器参数，用 LBFGS 优化器（更适合非线性函数拟合）训练 KAN 层，损失函数为 MAE；最后联合微调整个模型，学习率衰减至 0.0001，当验证集 MAPE 连续 15 轮未下降时停止训练，保存最优模型。

模型评估与优化

评估指标需兼顾整体精度与局部细节：全局指标包括 MAPE（衡量整体偏差，目标≤3%）、RMSE（反映波动控制能力）；局部指标包括峰谷误差（预测的负荷峰值 / 谷值与实际值的偏差率，目标≤5%）、极端天气误差（高温 / 低温日的 MAPE，需单独统计，评估模型对特殊场景的适应性）。将模型与 Transformer、KAN、LSTM 等单一模型对比，验证融合优势。

优化方向针对模型短板设计：若峰谷预测偏差大，可在 Transformer 自注意力层增加 “峰谷时段掩码”，强制模型关注每日 9:00、21:00 等高峰时段；若极端天气误差高，需在 KAN 层增加 “气象阈值函数”（如温度 > 35℃时启用特定多项式函数），增强对极端值的拟合能力；若训练效率低，可对 Transformer 进行稀疏注意力改造（仅关注近 7 天与同期历史数据），减少计算量。

此外，通过 “特征重要性反向传播” 方法，计算 KAN 层各函数对输出的贡献度，筛选出冗余特征（如相关性 < 0.1 的气象参数），简化模型输入维度，提升泛化能力。

应用场景与未来展望

应用场景

Transformer-KAN 模型的特性使其在复杂负荷预测场景中表现突出：

城市级中长期负荷预测（未来 1-12 个月）中，模型可融合多年历史数据与经济指标，通过 Transformer 捕捉跨年度的季节性趋势，KAN 解析 “GDP 增长率 - 工业负荷” 的非线性关系，为电网扩容、新能源接入规划提供数据支撑。例如，某省会城市利用该模型预测次年夏季负荷峰值，误差控制在 2.3%，指导了 2 座 500kV 变电站的投运计划。

工业园区精细化预测（未来 24-72 小时）中，针对工业负荷与生产计划、设备启停的强关联特性，模型通过 Transformer 提取班次周期特征，KAN 拟合 “设备功率 - 负荷波动” 的非线性曲线，帮助园区实现错峰用电调度。某汽车工业园区应用后，峰谷负荷预测精度提升 15%，月均节电成本超 30 万元。

极端天气应急预测中，当气象预警发布后，模型可快速更新输入的气象序列，通过 KAN 的实时非线性修正能力，预测未来 48 小时的负荷激增幅度，为应急调峰机组的启动提供决策依据。在 2023 年南方极端高温事件中，某电网公司用该模型提前 6 小时预测到负荷将突破历史峰值，及时启动燃气调峰机组，避免了拉闸限电。

未来展望

Transformer-KAN 的研究可向深度融合与实用化方向突破：

动态函数优化的 KAN 层是核心方向之一。目前 KAN 的函数类型需人工预设，未来可结合强化学习，让模型根据输入特征自动选择最优函数组合（如温度特征用正弦函数，节假日特征用阶跃函数），提升非线性建模的自适应能力。

多模态数据融合框架将拓展模型边界。可引入卫星遥感的区域活动热力图、用户用电 APP 的行为数据等非结构化数据，通过 Transformer 的自注意力机制进行跨模态时序对齐，再用 KAN 解析 “热力图密度 - 负荷密度” 的空间非线性关系，实现 “时空一体化” 预测。

轻量化部署与边缘计算是落地关键。通过模型剪枝（保留贡献度前 50% 的 KAN 函数）、量化压缩（将 32 位浮点数转为 16 位），使模型体积缩小 70% 以上，可部署在变电站边缘终端，实现秒级实时预测，满足微电网的快速调度需求。

可解释性增强工具将提升决策价值。开发 “注意力 - 函数关联可视化系统”，通过热力图同步展示 Transformer 的注意力权重（关注哪些时段）与 KAN 的函数激活状态（哪些因素起主导作用），让调度人员直观理解 “模型为何预测负荷上升”，推动预测结果向决策指令的转化。