用于功率预测的CNN代码

资 源 简 介

用于功率预测的CNN代码

详 情 说 明

卷积神经网络在功率预测中的应用

功率预测是能源管理领域的关键技术，通过分析历史数据来预测未来电力负荷或发电量。基于CNN的预测模型能够有效捕捉时间序列数据中的局部模式和长期依赖关系。

模型架构特点： 输入层接收经过标准化处理的历史功率数据时间窗口 使用一维卷积层提取局部时间特征 通过池化层降低维度并增强特征鲁棒性 全连接层将提取的特征映射到预测值

数据预处理环节： 原始功率数据需经过异常值处理、归一化和滑动窗口分割。典型做法是使用min-max缩放将数值映射到[0,1]区间，然后构建监督学习格式的样本序列。

模型训练策略： 采用早停机制防止过拟合，使用Adam优化器配合均方误差损失函数。验证集用于监控模型在未见数据上的表现，学习率衰减策略可提升后期训练稳定性。

实际应用考量： 需要考虑天气、节假日等外部因素对预测结果的影响。成熟的工业解决方案通常会结合CNN与LSTM构建混合模型，同时引入多变量输入处理模块。

模型评估指标： 除常规的MAE和RMSE外，建议计算预测误差分布和峰值准确率，这对电网调度应用尤为重要。模型解释性工具如SHAP值分析有助于理解特征重要性。