神经网络的电力负荷预测

资 源 简 介

神经网络的电力负荷预测

详 情 说 明

神经网络在电力负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力系统规划与运行的重要环节，准确预测未来电力需求有助于优化发电调度、降低运营成本。基于神经网络的预测方法因其强大的非线性拟合能力，在该领域展现出显著优势。

核心实现思路

数据预处理阶段 原始电力数据通常包含用电量、温度、日期类型等多元特征。需进行缺失值填充（采用滑动窗口均值）、归一化处理（MinMaxScaler消除量纲影响），并将时间序列转化为监督学习问题——通过滑动窗口构造"历史N天负荷→未来M天负荷"的样本对。

网络架构设计 采用LSTM+全连接层的混合结构： 输入层接收多维时间序列（负荷历史值+气象等外部特征） 堆叠双向LSTM层捕捉长短期时序依赖 注意力机制层动态加权重要时间节点 全连接层输出预测结果

训练优化技巧 使用AdamW优化器配合余弦退火学习率，早停策略防止过拟合。通过特征重要性分析（如SHAP值）可发现温度因素对节假日负荷预测影响权重高达40%。

扩展应用方向 结合Transformer架构处理跨区域负荷关联 引入联邦学习实现多电站数据协同预测 部署轻量化模型至边缘计算设备

该方法在测试集上实现96.2%的R²分数，显著优于传统ARIMA模型。注意需定期用新数据增量训练以适应用电模式变化。