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🔥 内容介绍

针对电力负荷数据受气象条件、用户行为、经济活动等多因素耦合影响，呈现出强非线性、时变性和复杂性，传统预测方法及单一神经网络模型难以充分挖掘数据时空特征、预测精度有限的问题，提出一种基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法。该方法融合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）的核心优势，通过CNN提取负荷数据的局部空间关联特征，利用GRU挖掘数据的长期时序依赖关系，借助Attention机制自适应聚焦对预测结果起关键作用的信息，抑制无关干扰，实现负荷的高精度预测。实验以某地区实际电力负荷数据为依托，对比传统方法及单一神经网络模型，结果表明，该混合模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标上均表现更优，能有效应对复杂负荷的波动特性，为电力系统优化调度、资源配置及运行规划提供可靠的数据支撑。关键词：负荷预测；CNN-GRU-Attention；混合神经网络；时空特征；注意力机制

1 引言

负荷预测是电力系统规划、运行与管理的核心环节，其预测精度直接决定电网调度的科学性、能源利用效率及运营成本控制水平，对保障电力系统安全稳定、经济高效运行具有重要意义[4]。随着智能电网建设的推进与电力市场化改革的深化，电力负荷的影响因素日益复杂，不仅受温度、湿度、风速等气象条件的瞬时影响，还与用户用电行为、节假日安排、工业生产活动等多因素深度耦合，导致负荷数据呈现出显著的非线性、时变性、不确定性以及时空关联性[5]。

目前，负荷预测方法主要分为传统方法和人工智能方法两大类。传统方法包括时间序列分析法、灰色预测法、支持向量机等，其基于历史数据的统计规律构建预测模型，结构简单、计算量小，但在处理高维复杂时序数据时，难以捕捉数据中的局部关联与长期依赖关系，预测精度已无法满足现代电力系统的高精度需求[4]。人工智能方法尤其是深度学习技术的飞速发展，为负荷预测提供了新的解决方案，其中CNN擅长提取数据的局部特征，GRU可有效解决传统循环神经网络（RNN）的梯度消失问题、挖掘长时序依赖关系，Attention机制能模拟人类注意力分配特性，自适应聚焦关键信息[7]。

然而，单一的CNN模型无法捕捉负荷数据的时序演变规律，单一的GRU模型难以充分提取多因素间的局部关联特征，而缺乏Attention机制的融合模型则无法精准聚焦关键影响时段和因素，导致预测精度受限[5]。为此，本文将CNN、GRU与Attention机制有机融合，构建CNN-GRU-Attention混合神经网络模型，充分发挥三者协同优势，全面挖掘负荷数据的时空特征与关键影响因素，提升负荷预测精度，为电力系统高效运行提供技术支撑。

2 相关理论基础

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN基于局部感知与权值共享机制，在高维数据特征提取方面具备天然优势，其核心组件包括卷积层、池化层与全连接层[4]。在负荷预测场景中，输入数据（历史负荷、气象参数、日期类型等）构成多维数据矩阵，CNN通过不同尺寸的卷积核在数据矩阵上滑动卷积，可自动捕捉各变量间的局部关联特征，如相邻时段负荷变化规律、温度与负荷的局部耦合关系等[5]。

卷积层通过卷积运算对输入数据进行特征提取，其输出由卷积核与输入数据的局部区域内积求和后添加偏置项，并经过激活函数（本文选用ReLU函数，缓解梯度消失问题）得到；池化层通过最大值池化或平均池化对卷积结果进行降维处理，在保留关键特征的同时减少计算量，增强模型鲁棒性；全连接层则将池化层输出的特征向量整合映射，为后续时序建模提供高质量特征基础[4]。

2.2 门控循环单元（GRU）

GRU是RNN的轻量化变体，通过更新门与重置门的协同作用，有效解决了传统RNN的梯度消失与梯度爆炸问题，可高效处理长时序数据[4]。更新门用于控制历史信息的保留与新信息的引入，决定当前时刻状态保留的历史状态比例与接收的新输入信息比例；重置门则调节历史信息对当前状态的影响程度，重置门输出越接近0，越忽略历史状态信息，反之则更多保留历史信息[5]。

在负荷预测中，GRU能选择性记忆历史负荷数据的长期变化规律，如日周期性（高峰/低谷时段交替）、周周期性（工作日与周末负荷差异）等，精准挖掘数据的时序依赖关系[4]。与长短期记忆网络（LSTM）相比，GRU结构更简洁、参数更少，在保证预测性能的同时提升了模型训练效率，更适用于负荷预测这类高时序、多变量的场景[7]。

2.3 注意力机制（Attention）

注意力机制模拟人类注意力的分配方式，使模型在处理数据时能够自适应地聚焦于关键信息，忽略无关信息，从而提高模型的表达能力和预测精度[2]。在负荷预测场景中，不同时段的气象因素、日期类型等对负荷的影响程度不同，例如极端高温天气下温度参数的影响权重远高于常规时段，节假日期间用户行为对负荷的影响更为突出[4]。

本文采用缩放点积注意力机制，其核心是通过计算GRU输出序列与查询向量的相似度，得到各时刻特征的注意力权重，权重归一化后与GRU输出序列进行加权求和，得到融合关键时序信息的特征向量[5]。通过这一过程，模型可自动量化各输入单元的重要性，突出对负荷预测结果起决定性作用的关键信息，提升对复杂负荷变化的响应能力[7]。

3 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测模型构建

3.1 模型整体架构

本文构建的CNN-GRU-Attention混合神经网络模型遵循“数据预处理—特征提取—时序建模—关键聚焦—预测输出”的核心流程，整体分为输入层、CNN特征提取层、GRU时序建模层、Attention关键聚焦层、全连接输出层5个部分，各层协同工作，实现负荷数据的全面深度挖掘与高精度预测[5]。

模型整体工作流程如下：首先对多源负荷相关数据进行预处理，转换为符合模型输入要求的三维张量；随后将预处理后的数据输入CNN特征提取层，通过卷积、池化操作提取数据的局部空间特征；接着将CNN输出的特征序列输入GRU时序建模层，挖掘数据的长期时序依赖关系，输出时序特征隐藏状态序列；然后通过Attention关键聚焦层计算各时刻特征的注意力权重，对GRU输出进行加权融合，强化关键信息；最后通过全连接输出层将融合后的特征向量映射为最终的负荷预测值[4]。

3.2 数据收集与预处理

数据质量是保证预测精度的基础，预处理流程主要包括数据收集、清洗、插值、特征工程和归一化五个环节，具体如下[5]：

• 数据收集：采集目标区域近3-5年的逐小时负荷数据，同步收集对应时段的气象数据（温度、湿度、风速、降水量等）、日期类型（工作日/周末/节假日标记）、电价信息等多源数据，构建负荷预测数据集[4]。

• 数据清洗：采用3σ原则识别异常值（如测量误差、设备故障导致的突变数据），通过数据平滑或直接剔除实现异常值修正；采用滑动平均法消除数据高频噪声干扰，保证数据的平稳性[5]。

• 数据插值：针对数据集中的缺失值，采用线性插值、三次样条插值等方法补全，保证时序数据的连贯性与完整性，避免缺失值对模型训练的影响[4]。

• 特征工程：对日期类型等 categorical 特征进行编码（独热编码或循环特征编码），捕捉负荷的周期性规律；筛选与负荷相关性较强的特征，剔除冗余特征，降低模型计算量[5]。

• 数据归一化：由于不同输入变量量纲差异较大（如负荷单位为MW，温度单位为℃），采用Min-Max归一化将数据映射至[0,1]区间，避免神经元饱和，提升模型训练效率与稳定性，预测时对输出结果进行反归一化得到实际负荷值[4]。

最后，采用滑动窗口法构建输入序列与输出标签，例如利用前24小时的负荷及气象数据预测未来1小时的负荷，窗口大小根据负荷周期特性（日周期、周周期）确定；将预处理后的数据按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、参数调整与性能验证[2]。

3.3 模型参数设置

为保证模型的预测性能与训练效率，结合负荷数据特性与多次试验调试，确定模型各部分参数如下[2,5]：

• CNN部分：设置2层卷积层，第一层选用32个大小为3×1的卷积核，步长为1；第二层选用64个大小为3×1的卷积核，步长为1；激活函数选用ReLU；设置1层最大值池化层，池化窗口大小为2，步长为2；全连接层输出特征向量维度为64[2]。

• GRU部分：设置2层GRU隐藏层，每层隐藏单元数为64；dropout率设为0.3，防止模型过拟合；激活函数选用tanh，输出层激活函数选用sigmoid[5]。

• Attention部分：采用缩放点积注意力机制，注意力头数设为1；通过全连接层将GRU输出的隐藏状态映射为查询向量、键向量和值向量，维度均为64[5]。

• 训练参数：学习率设为0.001，采用Adam优化器进行模型训练（收敛速度快、泛化能力强）；最大训练次数为100，批次大小（batch size）为32；损失函数选用均方误差（MSE），用于衡量预测值与实际值之间的误差；采用早停（Early Stopping）策略，当验证集损失值在连续10个训练周期不再下降时，停止训练，避免模型过拟合[2]。

3.4 模型训练与优化

模型训练过程以最小化损失函数为目标，通过反向传播算法更新各层参数，具体流程如下[7]：① 将预处理后的训练集数据输入模型，依次经过CNN层、GRU层、Attention层和全连接层，得到预测输出；② 计算预测输出与实际负荷值的MSE损失；③ 采用Adam优化器反向传播更新模型各层参数（卷积核权重、GRU门控参数、Attention权重等）；④ 重复①-③步骤，直至达到最大训练次数或满足早停条件；⑤ 利用验证集数据调整模型参数，优化模型泛化能力；⑥ 将测试集数据输入训练好的模型，得到负荷预测结果，用于模型性能评估。

为进一步提升模型性能，采用L2正则化方法抑制模型过拟合，正则化系数设为0.0001；对模型训练过程中的学习率进行动态调整，当验证集损失值连续5个周期不下降时，学习率减半，提升模型收敛速度与预测精度[5]。

4 模型应用价值与展望

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法，凭借其高精度、强鲁棒性的优势，可广泛应用于电力系统的短期、中期负荷预测场景，为电力系统的规划、调度与管理提供多维度支撑[5]：

• 中期规划：预测未来1周-1个月的负荷趋势，为电网设备检修计划制定、分布式能源接入、电力市场交易策略优化提供数据依据[5]。

4.2 研究展望

• 模型结构优化：引入多尺度CNN（不同卷积核大小）提取不同时间粒度的局部特征，结合多尺度GRU捕捉不同周期的时序依赖；改进Attention机制，采用混合注意力机制（空间注意力+时间注意力），同时关注关键时间节点和重要影响因素[5]。

• 优化算法改进：引入迁移学习，针对新区域或小样本负荷数据，将已训练好的模型参数迁移到新任务中，减少数据采集成本，加速模型收敛[5]；结合强化学习，实现模型参数的自适应调整，进一步提升预测精度。

5 结论

• 该混合模型在各项预测指标上均显著优于传统模型、单一深度学习模型及双融合模型，MAPE低至2.9876%，预测精度与鲁棒性均得到显著提升[4]。

• 模型结构简洁、训练效率高，兼顾了预测精度与实用性，可广泛应用于电力系统的短期、中期负荷预测，为电力系统优化调度、资源配置及运行规划提供可靠的数据支撑，具有重要的工程应用价值[2]。

参考文献

[2] 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法[J]. CSDN博客, 2026.

[4] 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法及Python实现[J]. CSDN博客, 2026.

[6] 电力系统负荷预测技术研究综述[J]. 电力系统自动化, 2024, 48(12): 1-18.

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陆继翔,张琪培,杨志宏,等.基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法[J].电力系统自动化, 2019(8):7.DOI:10.7500/AEPS20181012004.

[2] 姚程文、杨苹、刘泽健.基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法[J].电网技术, 2020, 44(9):8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.2058.

[3] 万 磊,余 飞,鲁统伟,et al.基于CEEMDAN-CNN-GRU组合模型的短期负荷预测方法[J].Journal of Hebei University of Science & Technology, 2022, 43(2).DOI:10.7535/hbkd.2022yx02005.

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