【实战】电力负荷预测（上）

电力负荷预测是电力系统运行与规划中的核心环节，其目的是预测在未来某一时间段内电力用户的用电需求。由于电能本身难以大规模存储，而用电负荷又会随着时间、季节、气候、节假日等因素不断变化，电力系统必须实时调节发电与负荷的平衡，以保障电网安全稳定运行。因此，准确的负荷预测对于电力系统具有重要意义。

一、预测方法

现代电力负荷预测方法主要包括：

1. 传统统计方法：如时间序列分析、回归分析等，适用于短期和规律性较强的预测任务。
2. 机器学习方法：包括支持向量机、随机森林、梯度提升树等，能较好地处理非线性关系和复杂影响因素。
3. 深度学习方法：如LSTM、GRU、Transformer等神经网络模型，尤其适用于高频、多维、大规模的数据预测，在近年来的负荷预测中显示出强大的建模能力。
4. 混合模型与多任务学习：结合多个模型优势，或者在考虑区域、行业等不同负荷类型的基础上进行联合建模，以进一步提升预测精度。

二、数据描述

所使用的数据主要包括两大类：历史负荷数据和气象及日历信息数据，具体如下：

1. 历史负荷数据
   包括目标区域在过去若干年内的用电负荷记录
2. 气象数据
   为分析天气因素对电力负荷的影响，引入了多项气象指标，具体包括：
   • 最高气温
   • 最低气温
   • 平均气温
   • 相对湿度
   • 降雨量
     这些气象变量与负荷变化存在一定的相关性，能够提升模型在不同气候条件下的预测精度。
3. 日历信息数据
   为反映人为行为规律对用电负荷的影响，加入了与时间相关的类别变量，包括：
   • 年份与月份
   • 是否节假日
   • 是否工作日
   • 星期几
     此类信息有助于模型识别工作日与节假日、不同月份或季节之间的负荷模式差异。

三、模型算法

采用了基于卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元（BiGRU）相结合的深度学习模型结构，简称 CNN-BiGRU-NN，用于建模电力负荷与气象等多源时间序列特征之间的复杂关系。该模型充分融合了局部特征提取能力与时序建模能力，提升预测准确性与泛化能力。

模型结构：

• 卷积神经网络（CNN）部分

  • 输入特征首先通过两个一维卷积层和池化层处理。该部分的主要作用是：

  • 对高维输入特征进行压缩与抽象；

  • 提取局部变化特征（如天气突变、负荷短时波动）；

  • 降低后续RNN部分的计算复杂度。

  • 网络结构中使用了：

  • Conv1d(in_channels=104, out_channels=32, kernel_size=1)

  • MaxPool1d(kernel_size=2)

  • Conv1d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=1)

• 双向门控循环单元网络（BiGRU）部分

  • 经过CNN处理后的特征被送入多层双向GRU网络，用于建模电力负荷的时序动态变化。BiGRU可以从过去和未来两个方向同时提取序列特征，适合捕捉周期性、趋势性等长期依赖信息。

  • 网络使用了四层堆叠的BiGRU：

  • 第一层 GRU：输入32维，输出双向8维（共16维）

  • 第二层 GRU：输入16维，输出双向16维（共32维）

  • 第三层 GRU：输入32维，输出双向32维（共64维）

  • 第四层 GRU：输入64维，输出双向34维（共68维）

• 全连接层（Fully Connected Layer）部分

  • 通过取最后一个时间步的输出向量作为整体特征表示，接入两个全连接层，用于非线性特征变换和最终预测：
  • 第一层将特征从68维扩展至128维；
  • 第二层输出96维，为最终的预测结果（15分钟间隔，一天的预测结果）。

模型算法

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNN_BiGRU_NN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN_BiGRU_NN, self).__init__()

        # CNN部分
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=104, out_channels=32, kernel_size=1)
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=1)

        # BiGRU部分
        self.bigru1 = nn.GRU(input_size=32, hidden_size=8, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.bigru2 = nn.GRU(input_size=16, hidden_size=16, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.bigru3 = nn.GRU(input_size=32, hidden_size=32, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.bigru4 = nn.GRU(input_size=64, hidden_size=34, batch_first=True, bidirectional=True)

        # 最后全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(68 * 1, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 96)

    def forward(self, x):
        # x: (batch, time, feature)
        x = x.permute(0, 2, 1)  # Conv1d需要 (batch, feature, time)

        x = F.relu(self.conv1(x))  # -> (batch, 32, time)
        x = self.pool(x)          # -> (batch, 32, time//2)
        x = F.relu(self.conv2(x)) # -> (batch, 32, time//2)

        x = x.permute(0, 2, 1)  # -> (batch, time//2, 32)

        # BiGRU层
        x, _ = self.bigru1(x)  # output shape: (batch, seq_len, 2*hidden)
        x, _ = self.bigru2(x)
        x, _ = self.bigru3(x)
        x, _ = self.bigru4(x)  # 最终shape: (batch, seq_len, 68)

        x = x[:, -1, :]  # 取最后一个时间步（也可以做avgpool）

        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)

        return x

四、算法表现

预测表现

问题

1.为什么节假日和周末预测效果更差？

1. 用电行为模式变化大且不规律

   • 节假日用电通常偏向居民生活负荷，工业和办公区域负荷骤降；
   • 不同节假日（如春节、国庆）用电行为差异也很大；
   • 周末家庭活动频繁，具有较高波动性。

2. 样本量少，训练不足

   • 节假日/周末在全年中占比少，导致在训练数据中样本数量较少，模型难以学习其模式；
   • 特殊节假日（如春节）变化极大但历史样本更稀缺。

3. 气象与社会活动的耦合复杂

   • 节假日可能有出行潮、聚会、旅游等社会活动，叠加天气影响，会导致模型难以预测。

2.如何改进模型预测效果？

1. 增强特征表达

• 添加更丰富的时间标签：
  • 是否节假日
  • 节假日类型（如法定节、调休）
  • 节日前一天、节后第一天标记
  • 周中第几天（如周五晚上居民负荷会提前上升）
• 加入社会活动类特征（如节假日出行指数、节日类型等）

2. 数据增强

• 利用 SMOTE 或时间序列数据增强方法，提升节假日样本权重
• 进行“滑窗拼接”生成更多节假日的训练样本
• 模拟生成多种节假日场景数据供训练使用。

3. 分组建模（分类型预测）

• 对工作日、周末、节假日分别建模或分类预测；
• 或引入一个分类模块，先判断当前是否为节假日，再调用相应预测模型。

4. 提升模型的记忆与泛化能力

• 使用 Transformer、TFT、xLSTM 等更强的时间序列模型；
• 或引入注意力机制，引导模型“关注”特定时间节点

5. 历史相似日建模

• 为当前预测日寻找历史上相似气象与时间条件的“相似日”；
• 利用这些相似日作为参考或模型辅助输入，提升稳定性。