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💥第一部分——内容介绍

基于BiLSTM-Attention的电力负荷预测研究

摘要

电力负荷预测是智能电网调度、电力资源优化配置与电力系统安全稳定运行的核心基础工作，精准的短期电力负荷预测能够有效降低电网运行损耗、提升电力供需匹配效率。针对传统预测模型难以深度挖掘电力负荷时序数据双向关联特征、对关键时序信息关注度不足、复杂工况下预测精度有限的问题，本文构建基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）融合注意力机制（Attention）的电力负荷预测模型。利用BiLSTM双向时序特征提取优势，充分捕捉电力负荷历史时序与未来趋势的双向关联规律，同时引入注意力机制自适应分配不同时序节点的特征权重，强化关键影响时刻与核心特征的表征能力，弱化冗余噪声信息干扰。通过真实电力负荷数据集开展对比实验，结果表明，相较于传统LSTM、单一BiLSTM等基础模型，本文所提模型能够更好适配电力负荷的周期性、波动性及突变性特征，预测误差显著降低，具备更优的预测精度、稳定性与泛化能力，可为智能电网精细化调度与负荷管控提供可靠的技术支撑。

关键词：电力负荷预测；BiLSTM；注意力机制；时序特征；智能电网

1 引言

随着新型电力系统建设持续推进，风电、光伏等间歇性新能源大规模并网，电力负荷的时空变化规律愈发复杂，呈现出强周期性、随机波动性与动态突变性特征，对电力负荷预测的精准度与实时性提出了更高要求。精准的电力负荷预测是电网负荷调配、机组启停规划、电力市场交易定价的重要前提，预测结果的偏差会直接导致电力资源浪费或电网供电压力失衡，严重时甚至影响电力系统的安全稳定运行。因此，构建高精度、强鲁棒性的短期电力负荷预测模型，是当前电力智能化领域的研究热点与核心课题。

传统电力负荷预测方法以统计学模型为主，包括时间序列法、回归分析法、灰色预测法等，这类方法依赖人工特征工程，仅能挖掘负荷数据的线性变化规律，难以适配新能源接入后复杂非线性的负荷变化场景，面对负荷突变、气象因素扰动等情况时预测误差较大。随着深度学习技术的快速发展，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等时序深度学习模型被广泛应用于负荷预测领域，有效解决了传统方法非线性拟合能力不足的问题。其中LSTM通过门控机制缓解了传统RNN的梯度消失与梯度爆炸问题，能够有效捕捉长时序依赖关系，在负荷时序预测中展现出良好性能。

但单一LSTM模型仅能单向读取时序数据，无法充分挖掘电力负荷数据中前后时序节点的双向关联特征，存在时序信息利用不充分的问题。同时，传统时序深度学习模型对所有时序特征采用均等化处理方式，无法区分不同时刻负荷数据、外部影响因素的重要程度，对峰值负荷、气象突变等关键节点的特征捕捉能力较弱，冗余时序信息会干扰模型预测效果，限制了预测精度的进一步提升。

为解决上述问题，本文引入双向长短期记忆网络结合注意力机制的融合模型，依托BiLSTM正向、反向双层时序遍历结构，全面挖掘负荷时序数据的双向上下文关联特征，弥补单向时序网络特征提取的局限性。同时通过注意力机制实现特征权重自适应分配，自动聚焦对负荷变化影响显著的关键时序信息，过滤无效冗余信息，进一步提升模型对复杂负荷变化规律的拟合能力。通过多组对比实验验证模型的有效性，为短期电力负荷精准预测提供新的建模思路。

2 相关工作

电力负荷预测技术历经传统统计预测、机器学习预测、深度学习预测三个发展阶段。传统统计预测方法中，时间序列法凭借模型简洁、计算高效的优势被广泛应用于平稳负荷场景，但对非线性、非平稳负荷数据的适配性极差；回归分析法需要依托大量先验经验筛选影响因子，人工干预成本高，泛化能力较弱。机器学习算法如支持向量机、随机森林等，虽具备一定的非线性拟合能力，但在长时序负荷数据特征提取中存在特征丢失、时序依赖捕捉不足的问题。

深度学习时序模型的出现突破了传统方法的技术瓶颈，LSTM凭借独特的细胞状态与门控结构，有效保留长时序依赖信息，成为负荷预测的主流基础模型。诸多研究基于LSTM开展优化改进，通过融合气象、日期、节假日等外部特征提升预测效果，但单向LSTM仅能按照时间正序挖掘历史数据对未来负荷的影响，无法利用后续时序数据的反向关联信息，特征提取维度单一。

BiLSTM在LSTM基础上构建双向时序传播结构，可同时完成正、反向时序特征提取，能够更全面地刻画时序数据的上下文关联关系，在时序预测任务中表现出优于单向LSTM的特征提取能力。但单纯BiLSTM仍存在特征权重均等化缺陷，无法区分不同时序节点的贡献度，难以精准捕捉负荷突变、峰值波动等关键特征。注意力机制可模拟人类视觉注意力逻辑，自适应强化关键特征权重、弱化冗余特征干扰，目前已广泛应用于各类时序预测优化场景，能够有效弥补传统时序网络的特征筛选能力短板。基于此，本文构建BiLSTM-Attention融合模型，结合双向时序特征提取与自适应特征筛选优势，实现电力负荷预测性能的优化提升。

3 模型整体架构与原理

本文设计的BiLSTM-Attention电力负荷预测模型整体分为数据预处理层、双向时序特征提取层、注意力权重优化层与预测输出层四个核心模块，整体架构层级清晰、功能互补，可实现电力负荷时序数据的特征深度挖掘与精准预测。模型核心设计思路为：先通过预处理模块净化原始负荷数据、构建有效时序特征数据集，再依托BiLSTM网络完成双向时序特征的全面提取，随后通过注意力机制对提取的多维时序特征进行权重优化，突出关键特征、过滤冗余信息，最后通过全连接层完成特征映射，输出最终负荷预测结果。

3.1 数据预处理模块

电力负荷原始采集数据易受设备故障、信号干扰、人工操作等因素影响，存在缺失值、异常值、数据噪声等问题，同时气象、日期、季节等外部关联数据维度杂乱，直接输入模型会严重影响预测精度。因此，预处理是保障模型预测性能的基础环节。本文预处理流程主要包含数据清洗、特征筛选与数据归一化三部分。数据清洗阶段通过缺失值填充、异常值剔除与平滑降噪处理，修复原始数据缺陷，保证时序数据的连续性与完整性；特征筛选阶段结合电力负荷变化特性，保留历史负荷、温度、湿度、日期类型、季节等核心影响特征，剔除无关冗余特征，降低模型运算复杂度；数据归一化阶段对不同量纲的特征数据进行统一尺度变换，消除量纲差异对模型训练的干扰，提升模型收敛速度与训练稳定性。

3.2 BiLSTM双向时序特征提取模块

BiLSTM作为模型的核心特征提取单元，由正向LSTM与反向LSTM双层网络叠加构成，双层网络结构相互独立、输出特征融合互补。单向LSTM仅能从过去到未来的单一方向遍历时序数据，仅可挖掘历史数据对未来负荷的单向影响规律，而电力负荷的时序变化具有极强的双向关联性，某一时刻的负荷状态既受历史时序数据影响，也与后续时段的负荷变化趋势密切相关。

BiLSTM通过正向时序遍历捕捉负荷数据的历史演变规律，通过反向时序遍历挖掘未来时序信息对当前时刻的关联约束，最终将双向网络提取的时序特征进行拼接融合，形成完整的双向时序特征表征。相较于单一LSTM，BiLSTM能够全方位覆盖负荷时序数据的上下文关联信息，有效避免单向特征提取导致的信息丢失，精准捕捉电力负荷的周期性波动、趋势性变化等核心时序特征，为后续预测提供更全面、更细腻的特征支撑。同时，依托LSTM门控机制的记忆与遗忘特性，可有效保留长时序依赖信息，规避长序列训练过程中的梯度消失问题，适配长周期电力负荷预测场景。

3.3 Attention注意力优化模块

经过BiLSTM提取的多维时序特征包含大量时序节点信息，但不同时刻的负荷数据、不同外部特征对负荷预测结果的贡献度存在显著差异。例如极端温度、节假日、用电高峰期等关键节点对负荷变化影响极大，而平稳时段的负荷数据特征贡献度较低。传统BiLSTM对所有时序特征均等赋值，无法区分特征重要性，易导致关键特征被冗余信息淹没，降低预测精度。

本文引入的注意力机制核心作用是实现时序特征的自适应权重分配，无需人工干预，可根据特征对预测结果的影响程度自动调整权重系数。对负荷波动关键节点、强关联影响特征赋予更高权重，强化模型对核心有效信息的学习能力；对平稳时段冗余特征、弱关联噪声信息赋予更低权重，抑制无效信息的干扰。通过注意力机制的权重优化，实现特征的精准筛选与高效利用，解决传统时序网络特征利用率低、关键信息捕捉不足的问题，显著提升模型对负荷突变、峰值波动等复杂场景的适配能力。

3.4 预测输出模块

预测输出模块以注意力机制优化后的加权特征向量为输入，通过全连接层完成高维时序特征到一维负荷预测值的映射转换，整合所有优化特征信息，输出最终的短期电力负荷预测结果。同时，模型训练过程中通过迭代优化不断修正网络参数与注意力权重分布，最小化预测值与真实值的误差，持续提升模型的拟合能力与预测精度。

4 实验设计与结果分析

4.1 实验数据集与环境设置

本文实验采用某地区真实电力负荷数据集，数据集包含连续12个月的小时级电力负荷数据，同步匹配对应时段的温度、湿度、日期类型、季节等关联特征，数据覆盖工作日、节假日、不同季节、气象波动等多种场景，能够全面验证模型的综合预测性能。实验过程中按照8:1:1的比例划分训练集、验证集与测试集，训练集用于模型参数学习，验证集用于超参数调优与模型筛选，测试集用于评估模型泛化预测能力。

实验基于主流深度学习框架搭建，统一硬件与软件运行环境，保证实验结果的客观性与可对比性。同时设置迭代次数、学习率、批次大小等基础训练参数，采用自适应优化算法完成模型迭代训练，避免人工参数设置不当导致的过拟合、收敛缓慢等问题。

4.2 评价指标选取

为全面、客观评估模型预测性能，本文选取平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差作为核心评价指标。三类指标分别从绝对误差、误差离散程度、相对误差维度量化预测效果，指标数值越小，代表模型预测值与真实负荷值的偏差越小，预测精度越高、稳定性越好。同时通过多模型对比，直观验证本文模型的性能优势。

4.3 对比模型设置

为凸显BiLSTM-Attention模型的优化效果，本文设置三组主流基准模型开展对比实验，分别为单一LSTM模型、单一BiLSTM模型、LSTM-Attention融合模型。所有对比模型采用统一的数据集、预处理方式与训练参数，仅调整核心网络结构，确保实验变量唯一，对比结果真实有效。通过横向对比不同模型的预测误差，分析双向时序特征提取与注意力权重优化的双重增益效果。

4.4 实验结果与分析

多组模型对比实验结果表明，四类模型均能实现电力负荷时序预测，但预测性能存在明显差异。单一LSTM模型预测误差最大，由于其单向时序特征提取的局限性，无法充分挖掘负荷数据的双向时序关联，对复杂波动场景的适配性较差，预测稳定性不足。单一BiLSTM模型预测精度优于LSTM模型，证明双向时序结构能够有效丰富特征维度、提升时序信息利用率，但因缺乏特征筛选机制，对关键信息的聚焦能力不足，仍存在较大优化空间。LSTM-Attention模型通过注意力机制优化特征权重，一定程度上提升了预测精度，但单向时序提取的缺陷未得到根本解决，时序信息挖掘不充分。

本文所提BiLSTM-Attention模型在三类评价指标上均取得最优结果，相较于其他对比模型，预测误差显著降低。该模型通过BiLSTM双向遍历充分捕捉负荷时序数据的上下文关联特征，解决了单向网络信息提取不全面的问题；同时依托注意力机制自适应筛选核心特征、强化关键时序节点权重，有效过滤数据噪声与冗余信息，精准适配电力负荷周期性波动、随机突变等复杂变化规律。在负荷峰值、气象突变、节假日负荷波动等关键场景中，模型预测偏差远小于其他基准模型，展现出更强的精准度与鲁棒性。

同时，从模型训练稳定性来看，本文模型收敛速度更快，迭代过程中误差波动更小，泛化能力更优，能够有效适配不同时段、不同工况的电力负荷预测需求，具备较强的工程应用价值。

5 结论与展望

针对传统时序预测模型在电力负荷预测中时序特征挖掘不充分、关键信息关注度不足、复杂场景预测精度低的问题，本文构建了基于BiLSTM-Attention的电力负荷预测模型。模型融合BiLSTM双向时序特征提取优势与注意力机制自适应特征优化能力，既实现了电力负荷长时序双向关联规律的全面挖掘，又完成了时序特征的精准筛选与权重优化，有效弥补了单一深度学习模型的技术缺陷。真实数据集实验结果验证，该模型相较于传统LSTM、BiLSTM、LSTM-Attention模型，能够显著降低预测误差，提升负荷预测的精准度与稳定性，可有效适配新能源接入后复杂动态的电力负荷变化场景，为智能电网负荷调度、电力资源优化配置提供可靠的数据支撑。

未来研究可从三方面进一步优化：一是引入更丰富的影响因子，结合用户用电行为、新能源出力、电网运行状态等多维数据，进一步提升模型的场景适配能力；二是融合信号分解、聚类分析等预处理算法，对非线性、强波动负荷数据进行分层处理，强化模型对极端负荷场景的预测能力；三是优化模型网络结构与注意力机制算法，简化模型运算复杂度，提升模型实时预测效率，更好适配工程落地应用需求。

📚第二部分——运行结果

部分代码：

# 初始化存储各个评估指标的字典。 table = PrettyTable(['测试集指标','MSE', 'RMSE', 'MAE', 'MAPE','R2']) for i in range(n_out): # 遍历每一个预测步长。每一列代表一步预测，现在是在求每步预测的指标 actual = [float(row[i]) for row in Ytest] #一列列提取 # 从测试集中提取实际值。 predicted = [float(row[i]) for row in predicted_data] # 从预测结果中提取预测值。 mse = mean_squared_error(actual, predicted) # 计算均方误差（MSE）。 mse_dic.append(mse) rmse = sqrt(mean_squared_error(actual, predicted)) # 计算均方根误差（RMSE）。 rmse_dic.append(rmse) mae = mean_absolute_error(actual, predicted) # 计算平均绝对误差（MAE）。 mae_dic.append(mae) MApe = mape(actual, predicted) # 计算平均绝对百分比误差（MAPE）。 mape_dic.append(MApe) r2 = r2_score(actual, predicted) # 计算R平方值（R2）。 r2_dic.append(r2) if n_out == 1: strr = '预测结果指标：' else: strr = '第'+ str(i + 1)+'步预测结果指标：' table.add_row([strr, mse, rmse, mae, str(MApe)+'%', str(r2*100)+'%']) return mse_dic,rmse_dic, mae_dic, mape_dic, r2_dic, table # 返回包含所有评估指标的字典。

🎉第三部分——参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]张惟东.基于CNN-LSTM-Attention的短期电力负荷预测研究[D].兰州理工大学,2022.

[2]姚芳,汤俊豪,陈盛华,等.基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(16):158-167.

[3]姚芳,汤俊豪,陈盛华,等.基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(16):158-167.

[4]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.

[5]谢志坚.基于CNN-BAS-GRU模型的短期电力负荷预测研究[J].现代计算机, 2023, 29(21):15-20.

[6]杨超.基于ISSA优化CNN-BiGRU-Self Attention的短期电力负荷预测研究[D].陕西理工大学,2024.

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