CNN-LSTM混合模型在短期负荷预测中的应用

"基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法，通过结合CNN和LSTM网络的优势，用于处理电力负荷数据的时间序列特性和非线性关系，以提高预测精度。该方法利用历史负荷、气象、日期和电价等多源数据，构建连续特征图，通过CNN提取特征，然后用LSTM进行时序建模和预测。实验结果证明，这种方法在预测精度上优于传统方法和随机森林模型。" 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法是当前电力系统中一种先进的预测技术。负荷预测对于电力系统的稳定运行至关重要，它可以帮助优化发电计划，提高设备利用率，确保供需平衡，并在市场交易中实现经济效益。随着智能电网的发展，大数据的可用性为负荷预测提供了新的机遇。 负荷数据通常具有明显的时序规律，如周期性、趋势性和季节性，同时又包含复杂的非线性模式。传统的统计和线性模型可能无法有效地捕捉这些特性。为此，研究者提出使用深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的组合模型。 CNN在图像处理和序列数据中表现出色，能有效提取局部特征。在负荷预测中，CNN可以处理输入数据的时间窗口，捕获数据的时空关联性。LSTM则擅长处理长期依赖问题，适合序列预测任务。在本文的方法中，首先应用CNN对连续特征图进行卷积操作，提取出高维特征向量；接着，这些特征向量被输入到LSTM网络中，LSTM通过其门控机制，记住和遗忘关键信息，以适应负荷数据的时序变化。 实验部分，该方法在江苏省某地区的电力负荷数据上进行了验证，对比了传统方法、随机森林模型和标准LSTM模型，结果证明了CNN-LSTM混合模型在预测精度上的优势。这表明结合CNN和LSTM的深度学习模型能更有效地处理负荷数据的复杂性，为电力系统短期负荷预测提供了一种高效且准确的解决方案。 此研究不仅提升了负荷预测的精确度，也为电力系统数据分析和决策支持提供了新的工具，有助于推动电力市场的健康发展。未来的研究可能会进一步探索更复杂的深度学习结构，或结合其他数据增强和预处理技术，以提高预测性能。