【负荷预测】基于VMD-CNN-BiLSTM的负荷预测研究附Python代码

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🔥 内容介绍

电力负荷数据往往呈现出非线性、非平稳的特性，且受到气象、节假日、经济等多种因素的影响，传统单一模型难以精准捕捉其复杂特征。而基于 VMD（变分模态分解）-CNN（卷积神经网络）-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的负荷预测模型，通过多算法协同，能有效分解数据噪声、提取局部特征并捕捉时序依赖，为提升预测精度提供了新的解决方案。

相关算法基础

VMD 算法

VMD 是一种自适应信号分解方法，旨在将原始信号分解为多个具有不同频率特征的模态分量（IMF），每个模态分量具有稀疏特性且相互独立。其核心思想是通过迭代优化变分问题，实现模态的自适应分离。

在负荷预测中，电力负荷数据常包含高频噪声（如突发用电波动）、中频周期成分（如日 / 周用电规律）和低频趋势成分（如季节性变化）。VMD 能将这些混合特征分解为单一模态，降低数据复杂度。例如，将包含突发故障噪声的负荷曲线分解后，可得到平滑的趋势模态、规律的周期模态和孤立的噪声模态，便于后续模型针对性处理。

CNN 算法

CNN 通过卷积核的滑动操作提取数据的局部特征，具有权值共享和局部感受野的特点，能有效捕捉数据中的空间相关性和局部模式。

对于 VMD 分解后的各模态分量，CNN 可深入挖掘每个模态内部的局部特征。例如，在周期模态中，CNN 能识别出每日用电高峰的持续时长、波动幅度等局部特征；在趋势模态中，可捕捉到负荷随季节变化的局部斜率变化。这些局部特征为后续时序建模提供了细粒度的信息支撑。

BiLSTM 算法

BiLSTM 由正向和反向 LSTM 组成，能同时利用过去和未来的信息，有效捕捉序列数据的双向时序依赖关系。相较于单向 LSTM，其在处理具有复杂时序关联的数据时，能更全面地挖掘前后信息的交互影响。

在负荷预测中，BiLSTM 可对 CNN 提取的局部特征进行时序建模，不仅关注历史负荷对当前的影响，还能结合后续相关因素（如已知的未来气象预报）优化预测。例如，在预测次日负荷时，BiLSTM 能结合当日负荷特征与次日天气预报，更精准地推断用电趋势。

VMD-CNN-BiLSTM 结合的优势

VMD-CNN-BiLSTM 的组合形成了 “数据预处理 - 特征提取 - 时序建模” 的递进式架构，充分发挥各算法优势，实现协同增效。

VMD 作为预处理步骤，通过分解非平稳负荷数据，分离出不同频率的模态分量，降低了原始数据的复杂度和噪声干扰。例如，剔除高频噪声模态后，有效信号的特征更突出，避免了后续模型被噪声误导。

CNN 则针对分解后的各模态分量，提取其局部空间特征。由于不同模态对应不同的频率成分（如日内波动、周内周期），CNN 能为每个模态定制化捕捉局部细节（如波动峰值的宽度、斜率），弥补了传统时序模型对局部特征敏感度过低的缺陷。

BiLSTM 在 CNN 输出的基础上，进一步挖掘各模态特征的双向时序依赖。例如，对于日周期模态，BiLSTM 能同时分析前几日同一时段的负荷与后几日的变化趋势，捕捉跨时段的关联（如工作日与周末的负荷衔接规律），最终整合多模态信息输出预测结果。

此外，该组合模型对多因素干扰的鲁棒性更强。当负荷数据受极端天气、突发事件影响出现剧烈波动时，VMD 能将异常波动分解为特定模态，CNN 聚焦异常时段的局部特征，BiLSTM 结合历史异常案例的时序规律，共同提升模型对特殊场景的适应能力。

基于 VMD-CNN-BiLSTM 的负荷预测研究步骤

数据收集与预处理

数据收集需涵盖多维度负荷相关信息：历史负荷数据（至少 3 年的小时级数据，涵盖不同季节、节假日）；气象数据（温度、湿度、风速、降水等，按小时级同步采集）；节假日与特殊事件数据（标记法定假日、调休日、大型活动日期）。数据来源包括电力 SCADA 系统、气象数据库及政务公开平台。

预处理环节分为三步：首先对原始负荷数据进行清洗，采用 3σ 准则识别异常值（如偏离均值 3 倍标准差的数据），结合领域知识（如极端天气下的合理波动）修正或剔除；对于缺失值，短期缺失（<6 小时）用线性插值填补，长期缺失（>6 小时）通过相似日负荷曲线映射填补。

随后进行 VMD 分解：设置模态数 K（通常 5-8，可通过试错法确定，以各模态互信息最小为目标），惩罚因子 α（根据数据波动程度设置，负荷波动大时取较大值如 2000），分解得到 K 个模态分量。最后对所有数据（包括模态分量、气象特征）进行标准化处理（如归一化至 [0,1]），构造输入样本。

模型构建与训练

模型构建采用 “VMD 分解 + 多分支 CNN+BiLSTM 融合” 架构：

1. VMD 模块：将预处理后的负荷数据分解为 K 个模态分量，每个分量作为独立分支输入后续网络。

1. CNN 分支：每个模态对应一个 CNN 分支，包含 2 层卷积（卷积核大小 3×3，数量分别为 32、64）和 1 层池化（2×2 最大池化），提取该模态的局部特征。各分支参数独立，适应不同模态的特征差异。

1. 特征融合与 BiLSTM：将所有 CNN 分支的输出拼接，输入 BiLSTM 层（隐藏单元数 128，2 层），捕捉双向时序依赖；最后通过全连接层输出预测值（如未来 24 小时负荷）。

训练过程采用分阶段优化：先固定 CNN 和 BiLSTM 参数，用 Adam 优化器（学习率 0.001）训练 VMD 的分解参数，使模态分量更贴合负荷特征；再联合训练整个模型，损失函数采用 MSE（均方误差），并引入早停机制（验证集损失 10 轮无下降则停止），防止过拟合。

模型评估与优化

评估指标需兼顾整体与局部性能：全局指标包括 MAPE（平均绝对百分比误差，目标≤4%）、RMSE（均方根误差）；局部指标包括峰谷预测误差（每日最高 / 最低负荷的预测偏差率）、极端日误差（如高温日、节假日的 MAPE）。将模型与 VMD-LSTM、CNN-BiLSTM 等单一融合模型对比，验证优势。

优化方向针对模型短板：若峰谷误差大，可在 CNN 分支增加 “峰谷检测层”（通过阈值筛选峰值时段，强化该区域的卷积权重）；若模态分解冗余，可引入注意力机制为各模态分配权重（如对高频噪声模态赋予低权重）；若训练效率低，可采用模型量化（将 32 位浮点数转为 16 位）或剪枝（移除贡献度 < 5% 的卷积核）。

此外，通过敏感性分析（如单独剔除某气象因素后观察误差变化），筛选关键影响因素（如温度、节假日），简化输入维度，提升模型泛化能力。

应用场景与未来展望

应用场景

VMD-CNN-BiLSTM 模型在多类负荷预测场景中表现优异：

短期负荷预测（未来 1-24 小时）：适用于电力调度实时决策。例如，某市级电网公司采用该模型，将短期预测 MAPE 控制在 2.8%，为日内机组启停调度提供精准依据，减少弃风弃光量约 5%。

区域负荷预测：针对工业园区、居民区等细分区域，模型通过 VMD 分解区域负荷的特有模态（如工业园区的三班制用电周期），CNN 捕捉设备启停的局部特征，BiLSTM 结合区域经济活动时序规律，预测精度较传统模型提升 12%-15%。

新能源并网辅助预测：在含风电、光伏的微电网中，负荷与新能源出力均具有波动性。模型可同时分解负荷与新能源数据，通过多分支网络分别建模，为储能系统充放电策略提供协同预测支持，某微电网应用后储能成本降低 8%。

未来展望

该模型的发展可向以下方向深化：

自适应 VMD 参数优化：结合强化学习动态调整 VMD 的模态数 K 和惩罚因子 α，使分解过程更适配负荷数据的实时变化（如极端天气下自动增加模态数以捕捉异常波动）。

多源特征融合增强：引入用户行为数据（如智能电表的用户用电模式）、地理空间数据（如区域功能分区），通过 CNN 扩展至 2D 卷积，捕捉空间 - 时间联合特征，提升区域负荷预测的精细化程度。

轻量化与边缘部署：通过知识蒸馏（用复杂模型指导简单模型训练）压缩模型体积，使其能部署在边缘终端（如变电站本地服务器），实现秒级响应的实时预测，满足微电网快速调度需求。

不确定性量化：融合概率预测方法（如引入蒙特卡洛 dropout），输出负荷预测的置信区间，为电力系统风险评估提供更全面的决策依据（如预测 95% 置信区间内的负荷波动范围）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴丽丽,邰庆瑞,卞洋,等.基于GA-VMD与CNN-BiLSTM-Attention模型的区域碳排放交易价格预测研究[J].运筹与管理, 2024, 33(9):134-139.DOI:10.12005/orms.2024.0296.

[2] 张鲁一航,杨彦明,陈永展,等.基于VMD-CNN-BiLSTM的变工况涡扇发动机剩余寿命预测[J].北京航空航天大学学报, 2024.DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0051.

[3] 姜建国　杨效岩　毕洪波.基于VMD-FE-CNN-BiLSTM的短期光伏发电功率预测[J].  2024.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

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