电力系统短期负荷预测(Python代码+数据+详细文章讲解)

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💥1 概述

本文包括以下5个部分

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模型构建： 

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训练出模型，然后就可以预测任意一天的96个时刻点的负荷。

电力系统短期负荷预测综合研究报告

一、研究背景与意义

短期负荷预测（STLF）指预测未来数小时至数周的电力需求，是电力系统调度、经济运行与安全控制的核心基础。精准预测可降低备用容量成本（文献显示误差减少1%可节省上亿元成本），支撑新能源消纳与多能源协调。

二、核心研究方法与技术进展

1. 主流模型分类

2. 前沿技术突破

• 注意力机制
  ：增强关键时间点特征权重（如节假日负荷突变）
• 联邦学习
  ：实现多区域数据协同训练，保护用户隐私（如"多区域个性化联邦负荷预测"）
• 生成对抗网络（GAN）
   ：生成合成数据增强训练，提升小样本场景精度
• 多任务学习
  ：同时预测负荷、电价、新能源出力，降低系统误差

三、数据预处理关键技术

1. 必需数据类型

2. 预处理核心步骤

2. 异常值处理
• 水平处理
  ：以相邻时段负荷为基准，超阈值数据替换为均值
• 垂直处理
  ：对比历史同期相同时刻数据，修正离群值（如凌晨负荷突增）
4. 缺失值填补
• 埃尔米特插值法、三次样条插值（高连续性要求场景）
• 年周期平均法（季节性数据）
6. 数据标准化
• 零-均值标准化：Xnorm=X−μσXnorm=σX−μ，消除量纲差异
8. 特征工程
• 特征选择：过滤式（相关系数法）、包裹式（递归特征消除）
• 特征降维：PCA处理气象与经济多维度关联特征

四、实际应用案例与效果

2. VMD-SHO-LSTM模型（某市级电网）

• 通过变分模态分解（VMD）分离负荷高频噪声
• 海马优化器（SHO）优化LSTM超参数
• 结果：较传统LSTM的RMSE降低37.5%，峰谷预测误差<2%

4. 联邦学习多区域预测（省级电网）

• 数据分解后本地训练，全局模型聚合参数
• 隐私保护下精度接近集中式训练，MAPE仅3.2%

6. 改进BP神经网络（夏季高峰场景）

• 增加动量项抑制振荡，加速收敛
• 最大误差从0.48%降至0.05%，提升调度响应速度

五、影响精度的关键因素与对策

六、未来研究方向

2. 多源异构数据融合
• 结合卫星云图、社交媒体文本挖掘隐性需求特征
4. 物理-数据混合驱动
• 在深度学习模型中嵌入电力传输物理方程约束
6. 边缘计算部署
• 轻量化模型（如MobileNet）适配变电站终端实时预测
8. 人工智能伦理
• 联邦学习与差分隐私结合，保障用户数据安全

结论：短期负荷预测正向深度学习主导、多技术融合、隐私保护强化方向发展。混合模型（如VMD优化LSTM）和联邦学习成为解决数据波动性与隐私矛盾的有效路径，而气象敏感性特征工程与评估指标标准化是提升工业应用可靠性的关键。随着新型电力系统建设，高精度预测将成为支撑"双碳"目标的核心技术引擎。

📚2 运行结果

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编辑编辑  预测日：编辑

部分代码：

max_tempe = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '最高温度'), [2]].values / 20 min_tempe = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '最低温度'), [2]].values / 20 avg_tempe = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '平均温度'), [2]].values / 20 humidity = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '湿度'), [2]].values / 100 weather_data = np.concatenate([max_tempe, min_tempe, avg_tempe, humidity]).reshape((1, -1))   type_of_day = np.eye(7)[date.dayofweek] holiday = np.eye(2)[int(is_holiday(date))] time_data = np.concatenate([type_of_day, holiday]).reshape((1, -1))   features = np.concatenate([load_data, weather_data, time_data], axis=1).reshape(1, 685) features = Tensor(features)  print('Loading model...') net = load('./model.pt', map_location='cpu')  print('Start predicting...') net.eval() labels = net(features).detach().numpy() * 7000 print('=========预测==============')

max_tempe = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '最高温度'), [2]].values / 20 min_tempe = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '最低温度'), [2]].values / 20 avg_tempe = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '平均温度'), [2]].values / 20 humidity = df_weather.loc[(df_weather[0] == predict_date) & (df_weather[1] == '湿度'), [2]].values / 100 weather_data = np.concatenate([max_tempe, min_tempe, avg_tempe, humidity]).reshape((1, -1))   type_of_day = np.eye(7)[date.dayofweek] holiday = np.eye(2)[int(is_holiday(date))] time_data = np.concatenate([type_of_day, holiday]).reshape((1, -1))   features = np.concatenate([load_data, weather_data, time_data], axis=1).reshape(1, 685) features = Tensor(features)  print('Loading model...') net = load('./model.pt', map_location='cpu')  print('Start predicting...') net.eval() labels = net(features).detach().numpy() * 7000 print('=========预测==============')

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]陆继翔,张琪培,杨志宏,涂孟夫,陆进军,彭晖.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,2019,43(08):131-137.

[2]罗澍忻,陆秋瑜,靳冰洁,麻敏华.考虑相关因素的长短时记忆网络短期负荷预测方法[J].机电工程技术,2019,48(12):126-129.

[3]王增平,赵兵,纪维佳,高欣,李晓兵.基于GRU-NN模型的短期负荷预测方法[J].电力系统自动化,2019,43(05):53-62.

[4] 牛腾腾.电力系统短期负荷预测  2017,01104