基于双向GRU的短期电力负荷预测方法

最新推荐文章于 2025-06-23 10:44:07 发布
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本文探讨了短期电力负荷预测的重要性，并提出了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）的预测方法。数据准备涉及历史负荷与相关因素的收集与归一化。双向GRU模型能有效捕获时间序列的长期依赖和局部特征，通过模型训练和评估，使用RMSE等指标衡量预测精度。结果分析和优化环节可调整超参数、增加数据或尝试其他优化策略。

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短期电力负荷预测在电力系统的运行和调度中扮演着重要的角色。准确地预测电力负荷可以帮助电力公司优化电力调度、降低成本，并确保电网的稳定运行。本文介绍了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）的短期电力负荷预测方法，并提供相应的源代码。

  1. 数据准备
    在进行电力负荷预测之前，首先需要收集和整理历史电力负荷数据。通常会选择合适的时间间隔（例如每小时或每日）来记录电力负荷的变化情况。同时，还可以考虑一些与电力负荷相关的因素，如天气数据、节假日等。将这些数据进行归一化处理，以便于模型的训练和预测。

  2. 双向GRU模型
    双向GRU是一种循环神经网络结构，它在时间序列的不同方向上分别进行信息传递和学习。通过双向性质，模型可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖和局部特征。以下是基于双向GRU的短期电力负荷预测模型的源代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow
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基于BiGRU短期电力负荷预测方法
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10-16 3791
本数据集为某地区2009年-2015年的用电负荷，时间片为每分钟与RNN计算流程类似，BiRNN在其基础上添加了反向的运算。可以理解为把输入的序列反转，重新按照RNN的方式计算一遍输出，最终的结果为正向RNN的结果与反向RNN的结果的简单堆叠。这样，模型就可以实现考虑上下文信息了，所以这种RNN叫做Bidirectional recurrent neural network。
基于BiGRU的短期电力负荷预测方法
CqpFsharp的博客
09-25 320
在电力负荷预测中，我们可以将历史电力负荷数据作为输入序列，通过训练BiGRU模型来预测未来一段时间内的电力负荷。在这篇文章中，我们将介绍一种基于BiGRU（双向门控循环单元）的短期电力负荷预测方法，并提供相应的源代码。接下来，我们将详细介绍基于BiGRU的短期电力负荷预测方法的实现步骤。我们可以使用均方误差（MSE）或平均绝对百分比误差（MAPE）等指标来评估模型的性能，并根据验证集上的表现来调整模型的超参数。通过使用基于BiGRU的短期电力负荷预测方法，我们可以获得准确的电力负荷预测结果。
load-forecasting-algorithms:使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量）机器，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测
03-11
负荷预测算法 使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测/电力预测。
基于Adam算法优化GRU神经网络的短期负荷预测（Python代码实现）
weixin_46039719的博客
09-08 2189
GRU是在LSTM神经网络的基础上提出来的LSTM神经网络由输入门、遗忘门、输出门组成" GRU将ISTM的遗忘门和输入门合并成更新门,可时将记忆单元与隐含层合并成重置门,进而让整个 结构运算变得更加简化且性能得以增强GRU结构图如图1所示。
基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）
weixin_61181717的博客
04-17 994
结果表明:与单独的CNN网络或GRU网络相比,CNN-GRU-Attention网络对电力系统短期负荷的预测误差更小,预测精度更高。基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）三种网络结构，以提高负荷预测的准确性和效率。这种基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法充分利用了卷积、循环和注意力的特性，能够有效地捕捉时间序列数据的空间和时间特征，从而提高负荷预测的精度和鲁棒性。
电力负荷预测任务（基于GRU模型）
qq_41821340的博客
09-27 2508
基于GRU模型的电力负荷预测（Pytorch）
基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测
abc991835105的博客
01-22 2275
LSTM原理，BILSTM原理，GRU原理，BIGRU原理，BP神经网络原理，基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
### 电力系统基于RNN的短期电力负荷预测模型设计：双向多尺度LSTM与残差多尺度RNN的应用
05-05
内容概要：本文针对短期电力负荷预测，提出基于双向多尺度跳跃长短期记忆网络（BMS-LSTM）和残差多尺度循环神经网络（Res-MSRNN）的两种新型预测模型。BMS-LSTM通过双向结构和多尺度跳跃连接，有效提取电力负荷数据...
MATLAB实现的双向LSTM与GRU负荷预测方法
资源摘要信息:"本资源主要介绍...综上所述，本资源为电力系统负荷预测提供了一套基于深度学习方法的完整解决方案，结合了BiLSTM和GRU模型的优势，并通过MATLAB平台的实现，支持从数据处理到模型评估的整个预测流程。
【GRU时序预测】卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU时间序列预测【含Matlab源码 2287期】
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02-08 691
卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU时间序列预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【电力负荷预测】基于鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制WOA-TCN-Multihead-Attention实现电力负荷预测附matlab代码
qq_59747472的博客
02-17 1104
摘要电力负荷预测在电力系统运行和规划中至关重要。本文提出了一种基于鲸鱼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制（WOA-TCN-Multihead-Attention）的电力负荷预测模型。该模型利用鲸鱼算法优化 TCN 的超参数，并引入多头注意力机制增强模型对长期依赖关系的建模能力。实验结果表明，所提出的模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，有效提高了电力负荷预测的精度和鲁棒性。引言电力负荷预测是电力系统运行和规划的关键技术，准确的预测可以优化电力调度、提高电网稳定性。
门控循环单元详细介绍
记录 IT 领域经验与见解的博客
05-12 2635
3、输出门计算：$\widetilde{h}_t=\tanh(W[\widetilde{h}_{t-1},r_t \circ h_{t-1},x_t])$，其中 $\widetilde{h}_t$ 是当前时刻的输出，$\widetilde{h}_{t-1}$ 是上一时刻的输出，$[r_t \circ h_{t-1}]$ 表示将重置门的控制和之前的状态进行结合，$W$ 是相关的权重参数，$\circ$ 表示逐元素乘积，$\tanh$ 函数用于限制输出的取值范围，使神经网络更容易学习。3. 更好的抗噪声能力。
【负荷预测】基于TCN-GRU的负荷预测研究（Python代码实现）
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10-06 978
本文研究了基于时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）的负荷预测模型。该模型结合了TCN在捕捉时间序列长期依赖性上的优势和GRU在处理序列数据时的有效性，旨在提高电力负荷预测的精度和稳定性。通过实验验证，TCN-GRU模型在多个负荷预测场景中均表现出色，为电力系统的运行和调度提供了有力的支持。
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matlab_dingdang的博客
03-13 1023
负荷预测在电网运行中至关重要，准确的负荷预测可以提高电网的稳定性和经济性。本文提出了一种基于注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（Attention-CNN-GRU）的负荷回归预测模型。该模型利用卷积神经网络提取负荷序列中的局部特征，并通过注意力机制赋予不同的特征权重，突出重要特征。同时，模型采用门控循环单元处理序列信息，捕捉负荷序列中的长期依赖关系。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，优于传统方法和现有深度学习模型。引言。
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）
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01-07 2012
# 重塑成3D形状 [样例, 时间步, 特征]，该3D形状为循环神经网络的固定要求的输出维度要求。# 拟合网络，对模型进行50轮的训练，每个批次512个数据，将验证数据集输入网络进行验证。# 分为输入输出，将前一采样点的天气因素和电力负荷作为输入，后一采样点的作为输出标签。# window_size设置窗口大小为1，可以理解为时间步为1，特征数为7。# 对网络进行编译，选择计算误差的函数，优化器。
基于注意力机制的 CNN-BiGRU 短期电力负荷预测方法
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提出了一种基于 Attention 机制的卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)-GRU (gated recurrent unit)短期电力负荷 预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，搭建由一维卷 积层和池化层等组成的 CNN 架构，提取反映负荷复杂动态变 化的高维特征；将所提特征向量构造为时间序列形式作为 GRU 网络的输入，建模学习特征内部动态变化规律，并引入 Attention 机制通过映射加权和学习参数矩阵赋予 GRU 隐含
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