CNN-GRU混合模型在电力负荷预测中的应用与优化

1. 项目背景与核心思路

在电力系统负荷预测领域，准确预测未来24小时的功率出力对电网调度和能源管理至关重要。传统方法如ARIMA和SVM在处理多变量、非线性时间序列时往往表现不佳。我们提出了一种融合CNN、GRU和注意力机制的混合模型，其创新点主要体现在三个方面：

1. 空间-时间特征联合提取：CNN的卷积层（Conv1D）专门设计用于捕捉气象特征间的空间相关性。我们采用宽度为18（特征数）、高度为3的卷积核，这样可以在每个时间步上同时分析所有气象特征的局部组合模式。

2. 动态时间建模：GRU网络采用两层结构，每层128个单元。第一层GRU输出完整序列供注意力机制处理，第二层GRU只输出最后时间步作为全局上下文。这种设计既保留了序列的时序信息，又提取了全局特征。

3. 自适应特征加权：注意力机制不是简单地对GRU输出加权，而是设计了交叉注意力模块。该模块同时接收CNN的局部特征和GRU的时序特征，通过可学习的权重矩阵计算二者的交互重要性。

关键参数说明：

• 输入维度：18×24（18个特征×24小时）
• CNN架构：2层Conv1D(64 filters, kernel_size=3) + MaxPooling(2)
• GRU架构：双向GRU(128 units) × 2
• Attention：多头注意力(4 heads)

2. 数据准备与特征工程

2.1 数据集构建

原始数据包含75个样本，每个样本包含：

• 输入：前一天18个气象特征（温度、湿度、风速等）的24小时观测值
• 输出：第二天24小时的功率出力值

我们采用滑动窗口方法扩充数据：

matlab复制% 数据增强示例代码
for i = 1:(size(data,1)-window_size)
    X_train(i,:,:) = data(i:i+window_size-1, 1:18);
    y_train(i,:) = data(i+window_size, 19:42); 
end

2.2 特征标准化

对18个气象特征分别进行Z-score标准化：

code复制x_norm = (x - μ) / σ

其中μ和σ按每个特征在整个训练集上计算。功率出力值采用Min-Max归一