电力系统负荷预测中深度学习模型的改进与精度提升研究

一、引言

（一）研究背景

电力负荷预测是根据历史负荷数据、气象信息、社会经济因素等，对未来一段时间的电力需求量进行估计的过程。准确的负荷预测能帮助电力企业合理制定发电计划、降低备用容量、减少能源浪费，同时为电网升级改造提供决策依据。随着智能电网建设的推进，电力负荷受气象条件、用户行为、新能源接入等因素的影响日益复杂，传统统计方法（如回归分析、时间序列模型）难以捕捉负荷的非线性变化规律，预测精度面临瓶颈。

深度学习通过多层非线性网络结构实现对复杂数据的深层表征，在处理高维度、强耦合的负荷数据时展现出显著优势。然而，电力负荷具有随机性、周期性、趋势性及突变性等特点，现有深度学习模型在特征提取的全面性、时序依赖关系的捕捉能力等方面仍存在不足，难以满足高精度预测需求。

（二）研究意义

提升负荷预测精度是电力系统数字化转型的重要目标。深度学习模型的改进不仅能提高短期负荷预测（如小时级、日级）的准确性，为实时调度提供支持，还能优化中长期负荷预测（如月级、年级）结果，辅助电网规划。因此，研究深度学习模型在负荷预测中的改进方法，对提升电力系统运行效率、推动能源互联网发展具有重要理论与实践意义。

二、电力负荷特性与深度学习模型的适配性分析

（一）电力负荷的核心特性

1. 周期性：负荷呈现日内（24 小时）、周内（7 天）、年内（季节）的周期性波动。例如，居民用电通常在早晚上下班时段形成高峰，工作日负荷高于周末。

2. 趋势性：受经济增长、人口变化、产业结构调整等因素影响，负荷在长期呈现增长或下降趋势。

3. 随机性：突发天气（如暴雨、高温）、重大事件（如节假日、大型活动）会导致负荷偏离常规规律，产生随机波动。

4. 关联性：负荷与气象因素（温度、湿度、风速）、社会因素（节假日、工作日）存在强关联性。例如，夏季高温会导致空调负荷激增。

（二）传统深度学习模型的局限性

1. 循环神经网络（RNN）及其变体

长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）通过门控机制缓解了 RNN 的梯度消失问题，能捕捉时序依赖关系，但在处理长周期负荷数据时，对远期信息的记忆能力仍不足，且难以并行计算，效率较低。

2. 卷积神经网络（CNN）

CNN 通过卷积操作提取局部特征，在处理负荷数据中的空间关联性（如区域负荷分布）时表现较好，但对时序动态变化的捕捉能力较弱，单独使用时难以满足高精度预测需求。

3. Transformer 模型

基于自注意力机制的 Transformer 能同时关注数据中的长短期依赖关系，但计算复杂度高，对样本量较小的负荷数据易出现过拟合，且对周期性特征的针对性提取不足。

三、深度学习模型的改进方向

（一）增强时序特征提取能力

1. 多尺度时序建模

针对负荷的多周期特性，设计多尺度网络结构。例如，在模型中嵌入不同长度的时间窗口，分别捕捉日内、周内、季节周期特征，再通过融合层整合多尺度信息。这种设计能让模型同时关注短期波动与长期趋势，避免单一尺度对关键周期特征的遗漏。

2. 改进注意力机制

传统注意力机制在计算权重时易受噪声数据干扰，可引入动态掩码机制，对与预测目标关联度低的历史数据进行权重抑制，突出关键时段（如相似日期、相同季节）的负荷特征。例如，在预测夏季高温日负荷时，模型可自动增强历史同期高温日数据的注意力权重。

（二）优化特征融合策略

1. 多源数据协同建模

除历史负荷数据外，将气象数据、社会经济数据、用户行为数据等纳入输入特征，并设计异质特征编码模块。例如，对数值型气象数据采用连续值输入，对类别型节假日数据采用嵌入层编码，再通过交叉注意力机制建立不同特征间的关联。

2. 特征选择与降维

高维度输入可能导致模型冗余和过拟合，可结合领域知识与数据驱动方法筛选关键特征。例如，通过皮尔逊相关系数初步筛选与负荷强相关的气象因子，再利用自编码器进行非线性降维，保留核心信息的同时减少输入维度。

（三）提升模型泛化能力

1. 数据增强与正则化

针对负荷数据样本分布不均的问题，采用时间序列增强方法，如随机时间偏移、幅度扰动、插值生成虚拟样本，扩大训练集覆盖范围。同时，在网络层中加入 dropout、L2 正则化，抑制过拟合。

2. 迁移学习与增量学习

当目标区域负荷数据不足时，可利用相似区域的负荷数据预训练模型，再通过目标区域少量数据微调，实现知识迁移。对于负荷特性随时间变化的场景（如产业结构调整），采用增量学习策略，让模型在新数据流入时动态更新参数，避免重新训练。

四、精度提升的关键策略（一）基于场景的模型适配

不同预测场景（短期、中期、长期）的负荷特性差异显著，需针对性选择模型结构。例如：

短期预测（小时级）需重点捕捉日内波动与实时气象影响，可采用“CNN+GRU”混合模型，CNN 提取局部时段特征，GRU 捕捉时序依赖；

中长期预测（月级）更关注趋势性与季节性，适合用改进的Transformer 模型，通过长周期注意力机制强化年度、季度周期特征。

（二）误差反馈与动态修正

构建预测误差分析模块，对历史预测误差进行统计分析，识别误差高发场景（如极端天气、突发事件），并建立误差修正模型。例如，当预测日为高温天气时，根据历史高温日的误差规律，对初步预测结果进行动态调整，减少系统性偏差。

（三）模型集成优化

单一模型的预测能力存在局限，通过集成多个不同结构的深度学习模型，采用加权投票、Stacking 等方法融合预测结果，可降低单一模型的偏差风险。例如，对不同模型的预测结果按其历史准确率分配权重，准确率高的模型权重更大，提升整体预测稳健性。

五、结论

深度学习模型在电力系统负荷预测中具有巨大潜力，但其精度提升需围绕负荷特性进行针对性改进。通过多尺度时序建模增强周期特征捕捉能力、优化多源数据融合策略、引入迁移学习与集成方法提升泛化能力，可有效突破传统模型的局限性。未来研究可进一步结合边缘计算与实时数据更新，实现负荷预测的动态自适应，为智能电网的精准调度与高效运行提供更强支撑。

参考文献

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