CNN与LSTM结合修正模型：电量缺失数据精准预测

"本文主要探讨了如何通过改进和优化基于CNN和LSTM的联合预测模型来处理电力领域的电量缺失数据预测问题，旨在提高电网调度系统的智能性和效率。研究中，作者郭蕴颖和丁云峰提出了一个修正模型，结合CNN的特征提取能力和LSTM的记忆机制，特别是利用对侧数据来提升预测精度。实验结果显示，该方法能够显著降低平均绝对误差，提高预测准确率，为智能电网的数据完整性与准确性提供了强有力的支持。" 在智能电网调度系统中，数据的完整性和准确性至关重要。然而，由于硬件故障等不可抗因素，数据采集过程中时常会出现缺失现象，这不仅影响系统的稳定性，也会降低调度的智能性和效率。为解决这一问题，研究人员通常采用预测技术来填补这些缺失数据。本文重点讨论了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的联合预测模型，并在此基础上添加了修正模型。 CNN是一种广泛应用于图像处理和序列数据分析的深度学习模型，它能有效地提取输入数据的局部特征。在电力系统中，CNN可以用于识别和学习电力数据的模式，尤其是时间序列数据中的周期性和趋势性特征。LSTM则是一种特殊的循环神经网络，擅长处理序列数据的长期依赖问题，尤其适合捕捉电力数据的时间动态变化。 文章中提到的“对侧数据”是指电力系统中与缺失数据相关联但未丢失的部分信息，例如同一时刻其他测量点的数据。通过对侧数据的利用，模型能够更准确地理解和预测缺失数据的上下文环境，从而提高预测的准确性。 实验表明，结合CNN和LSTM的联合预测模型，并辅以修正模型，能够显著降低平均绝对误差，从原文中的数据来看，这个误差值降低到了0.142。这意味着预测模型的性能得到了显著提升，为电网调度决策提供了更为可靠的数据支持，进一步增强了系统的智能性和效率。 这项工作强调了深度学习技术在电力数据预测中的应用，特别是在处理数据缺失问题上的潜力。通过CNN和LSTM的协同工作以及对侧数据的有效利用，提出的模型能够提供高质量的缺失数据预测，有助于构建更加稳定、智能的电网调度系统。这不仅提升了预测的准确性，也为未来的研究提供了新的思路和方法。