基于双向GRU的短期电力负荷预测方法

最新推荐文章于 2025-11-22 11:21:40 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。

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.keras.models
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