基于卷积门控循环网络和注意力机制的短期负荷预测
摘要
短期电力负荷预测是电力系统调度、运行与规划的核心基础任务，其预测精度直接影响电网运行的安全性与经济性。随着电力负荷受极端天气、产业结构调整和区域用电差异等多重因素影响，负荷序列呈现日益显著的非线性与非平稳性特征，传统预测方法面临精度瓶颈。本文提出一种基于注意力机制的卷积门控循环混合神经网络（ACGRU）短期负荷预测模型。该模型首先利用互信息法和Cao法重构负荷数据的相空间，捕捉负荷时间序列的混沌特征；然后通过卷积神经网络提取负荷相空间数据的空间特征；进而将空间特征序列与多变量时间序列融合，由门控循环单元进行时间特征提取；最后引入注意力机制捕获时间序列的关键特征，输出预测结果。实验结果表明，ACGRU模型在平均绝对误差率指标上比CNN-GRU混合模型降低了0.98个百分点，比单一CNN和GRU模型分别降低了3.22和4.91个百分点，显著提升了短期负荷预测的精度与泛化能力。
关键词：短期负荷预测；卷积神经网络；门控循环单元；注意力机制；混沌时间序列
1 引言
短期电力负荷预测是电力系统安全、稳定与经济运行的基石。准确的负荷预测能够帮助电力部门优化发电计划与电网调度方案，提高电力供应的可靠性。然而，随着气候变化导致的极端天气事件频发、经济发展驱动的工业用电结构调整以及区域差异形成的多样化用电模式，电力负荷受到多种复杂因素的共同影响，呈现出日益显著的非线性与非平稳性特征，给预测精度的提升带来了严峻挑战。
传统的短期负荷预测方法主要包括时间序列分析（如ARIMA模型）、回归分析和指数平滑等统计方法。这些方法在处理线性关系时表现良好，但面对电力负荷数据中普遍存在的非线性、混沌特性和多变量耦合关系时，预测能力明显不足。近年来，随着深度学习技术的快速发展，以循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）为代表的序列模型被广泛应用于负荷预测领域。其中，GRU作为LSTM的简化变体，在保持良好时序建模能力的同时具有更少的参数和更高的计算效率，成为负荷预测的热门选择。
然而，单一GRU网络无法有效捕捉负荷数据的空间特征，也难以突出历史序列中对预测结果具有决定性影响的关键时间步。针对这一问题，学术界开始探索将卷积神经网络（CNN）与GRU相结合的混合模型——CNN擅长提取局部空间特征，GRU擅长捕捉长期时序依赖，二者互补能够更全面地理解负荷数据的复杂模式。在此基础上引入注意力机制，可以动态地为不同时间步分配权重，使模型聚焦于关键特征，进一步提升预测精度。
本文从
传媒论坛所关注的数字技术与信息传播的交叉视角出发，探讨深度学习模型在电力信息处理中的应用；同时借鉴
新闻文化建设对信息内容精准传播的研究思路，将注意力机制理解为一种“信息筛选与聚焦”的技术实现。基于上述分析，本文提出一种基于注意力机制的卷积门控循环混合神经网络（ACGRU）短期负荷预测模型，旨在通过CNN的空间特征提取能力、GRU的时间序列建模能力与注意力机制的关键特征聚焦能力的协同作用，全面提升短期负荷预测的精度与稳健性。
2 短期负荷预测的技术挑战与模型设计思路
2.1 电力负荷数据的内在特征
电力负荷数据具有多重复杂特征，这些特征构成了预测任务的核心技术挑战。首先，负荷序列具有明显的混沌特性，即对初始条件的高度敏感性，使得长期精确预测极为困难。其次，负荷数据受温度、湿度、风速等气象因素以及工作日、节假日等时间因素的耦合影响，呈现出多变量、强非线性的特点。再次，不同地区、不同季节的用电模式差异显著，单一模型难以适配多样化的负荷场景。
2.2 现有方法的局限与融合模型的动机
传统统计方法对非线性关系的表达能力有限。纯深度学习模型虽然能够处理非线性，但各自存在短板：单一的CNN能够提取空间特征却难以捕捉长期时序依赖；单一的GRU擅长序列建模却无法有效挖掘局部空间模式。CNN与GRU的融合能够优势互补——CNN提取负荷数据的局部空间特征，GRU在此基础上建立时序依赖关系。然而，即使在这种融合架构下，模型仍然对所有历史时间步一视同仁，无法区分不同时刻信息对当前预测的差异化贡献。注意力机制的引入正是为了解决这一问题，它使模型能够动态地聚焦于历史序列中最具信息量的关键时间步。
2.3 ACGRU模型的总体架构
基于上述分析，本文提出的ACGRU模型遵循“相空间重构—空间特征提取—时间特征建模—关键特征聚焦”的技术路线：
相空间重构阶段利用互信息法确定最佳延迟时间，利用Cao法确定嵌入维数，将一维负荷时间序列重构为高维相空间，揭示数据中隐含的混沌动力学特征。空间特征提取阶段将重构后的相空间数据输入CNN，通过卷积操作提取负荷数据的局部空间特征模式。时间特征建模阶段将CNN提取的空间特征序列与多变量时间序列（气象数据、日期特征等）融合，输入GRU网络进行时序依赖建模。关键特征聚焦阶段在GRU输出的基础上引入注意力机制，为不同时间步的特征向量计算权重，使模型聚焦于对当前预测最具贡献的关键时刻。
3 ACGRU模型的核心技术环节
3.1 基于混沌理论的相空间重构
电力负荷时间序列具有典型的混沌特征，直接将其输入神经网络容易丢失重要的动力学信息。相空间重构的目的在于将一维时间序列映射到高维空间，恢复其隐含的动力学结构。
具体实现分为两步：首先采用互信息法计算最佳延迟时间。互信息法通过衡量时间序列与其延迟序列之间的统计依赖性，选择使互信息首次达到极小值的时间延迟作为最佳延迟值。其次采用Cao法确定嵌入维数。Cao法通过计算嵌入维数逐步增加时最近邻距离的变化率，当该变化率趋于稳定时对应的维数即为最佳嵌入维数。重构后的相空间由当前时刻及其前若干个延迟时刻的取值共同构成。这一重构过程使原本隐藏在高维空间中的负荷演化规律得以显现，为后续CNN的特征提取提供了信息更为丰富的输入。
3.2 卷积神经网络的空间特征提取
相空间重构后的数据保留了负荷序列的时序结构和混沌特征，但维度较高、信息冗余。CNN通过卷积核的滑动窗口操作，能够有效提取相空间中的局部空间特征模式。
与自然图像处理不同，负荷预测中的CNN采用一维卷积核，沿着时间维度滑动，提取相邻时间步之间的局部关联模式。卷积层输出经池化层降维后，既减少了参数数量、降低了过拟合风险，又保留了最具判别力的空间特征。这些特征反映了负荷数据在不同延迟时间下的相关性结构，为后续的时序建模提供了高质量的特征表示。
3.3 门控循环单元的时序依赖建模
GRU作为LSTM的简化变体，通过更新门和重置门两个门控机制实现对时序信息的有效建模。与LSTM相比，GRU参数更少、计算效率更高，在小样本场景下泛化性能往往更优。
在ACGRU模型中，GRU的输入由两部分组成：CNN提取的空间特征序列和多变量时间序列（包括温度、湿度、风速等气象因素以及星期类型、节假日等时间特征）。这种多源信息融合的设计使模型能够同时考虑负荷自身的历史演化规律和外部驱动因素的影响。更新门决定前一时刻的隐藏状态有多少信息需要保留到当前时刻，重置门决定前一时刻的隐藏状态有多少信息需要被忽略。通过这两个门的协同控制，GRU能够在学习长期依赖关系的同时避免梯度消失问题。
3.4 注意力机制的关键特征聚焦
注意力机制是ACGRU模型实现精度突破的核心环节。在GRU输出的隐藏状态序列中，不同时间步对当前预测的贡献度存在显著差异——某些关键时刻（如负荷急剧变化的转折点）包含的预测信息远多于平稳时段。注意力机制通过为每个时间步的隐藏状态计算权重，使模型能够动态地聚焦于关键信息。
具体而言，对于GRU输出的隐藏状态序列，注意力机制为每个时间步计算一个注意力得分，该得分反映该时间步对当前预测的重要性。得分越高，说明该时刻的信息对预测越有价值。随后，通过归一化处理将得分转化为权重分布，使所有权重之和为1。最终的特征表示是各时间步隐藏状态的加权和，权重越大的时间步在最终特征中占据越重要的地位。这一加权求和过程使模型能够“选择性关注”历史序列中最具预测价值的信息片段，同时抑制无关或冗余信息的干扰。在负荷预测场景中，注意力机制往往会对突变点、极值点和周期性拐点赋予更高的权重，这符合电力负荷预测的领域知识——关键时刻的信息往往比平稳时段更具预测价值。
4 实验设计与结果分析
4.1 实验数据与设置
实验采用电工数学建模竞赛负荷预测数据集。该数据集包含连续的电力负荷记录以及对应的气象数据和时间特征，具有典型的非线性与非平稳性特征，能够有效验证模型在复杂场景下的预测性能。
为全面评估ACGRU模型的性能，实验设置了多组对比模型：CNN-GRU混合神经网络模型（无注意力机制）、单一CNN网络模型和单一GRU网络模型。所有模型在同一训练集和测试集划分下进行训练和评估，以确保比较的公平性。模型训练采用均方误差作为损失函数，使用自适应优化策略进行参数更新。
4.2 评价指标
实验采用平均绝对误差率作为主要评价指标。该指标以百分比形式衡量预测值与真实值的相对偏差，具有尺度无关、可解释性强的优点，是负荷预测领域最常用的评价指标之一。
4.3 实验结果
实验结果显示，ACGRU模型在预测精度上显著优于各对比模型：ACGRU模型的平均绝对误差率比CNN-GRU混合神经网络模型降低了0.98个百分点；比单一CNN网络模型降低了3.22个百分点；比单一GRU网络模型降低了4.91个百分点。
这一结果验证了三个核心设计决策的有效性。CNN的空间特征提取能力使模型能够捕捉负荷数据中隐含的局部模式——相空间重构后的高维数据经CNN处理后，空间特征的引入使模型对负荷波动的感知更为敏锐。多源信息融合的GRU时序建模将空间特征与气象、日期等多变量信息融合后输入GRU，使模型能够同时考虑负荷自身演化规律和外部驱动因素，相比于仅使用负荷历史数据的单一GRU模型，精度提升近5个百分点。注意力机制的关键特征聚焦使模型能够动态识别历史序列中的关键时刻并赋予更高权重——这一机制在负荷剧烈波动的时段尤为有效，也是ACGRU相较于无注意力机制的CNN-GRU模型进一步提升精度的关键所在。
此外，该模型在电工数学建模竞赛数据集上的优异表现也证明了其良好的泛化能力。ACGRU模型提供的完整数据处理与评估流程确保了结果的可重复性，增强了其实用价值。
5 应用前景与研究展望
5.1 模型的应用场景
ACGRU模型可广泛应用于多种电力负荷预测场景。在电网调度中，准确的日前负荷预测是制定发电计划的基础；在电力市场交易中，负荷预测精度直接影响交易策略的收益；在需求侧管理中，负荷预测有助于设计有效的需求响应方案。模型的多变量融合特性使其特别适用于气象敏感型负荷和具有明显周期性的用电场景。
5.2 研究的局限与未来方向
当前研究仍存在若干可改进之处：首先，模型在极端天气等剧烈波动场景下的预测稳健性有待进一步验证；其次，模型虽在电工数学建模竞赛数据集上表现优异，但在更大规模、更多样化的实际电网数据集上的泛化性能仍需检验；再次，当前模型为点预测模式，无法提供预测区间以量化不确定性。
未来研究可从以下方向深入：探索将时序卷积网络与GRU、注意力机制进一步融合，提升对超长期依赖关系的建模能力；引入区间预测方法，为调度决策提供不确定性量化信息；将模型扩展至电-热等多能耦合系统的协同预测场景；以及研究模型的轻量化部署方案，满足边缘计算场景下的实时预测需求。
6 结论
短期电力负荷预测面临负荷序列非线性强、影响因素多、混沌特征明显等突出挑战。本文提出的基于注意力机制的卷积门控循环混合神经网络（ACGRU）短期负荷预测模型，通过相空间重构揭示负荷数据的混沌动力学特征，利用CNN提取相空间中的局部空间模式，借助GRU融合多源信息并建立时序依赖关系，引入注意力机制动态聚焦关键时间步，形成了“空间特征提取—时序依赖建模—关键特征聚焦”的完整技术链条。
实验结果表明，ACGRU模型的平均绝对误差率比CNN-GRU混合模型降低了0.98个百分点，比单一CNN和GRU模型分别降低了3.22和4.91个百分点。这一性能提升验证了CNN空间特征提取、GRU时序建模与注意力机制关键特征聚焦三者协同作用的有效性，为短期负荷预测提供了一种高精度、可复现的解决方案。随着新型电力系统建设的深入推进，基于深度学习的负荷预测技术将在保障电网安全经济运行中发挥日益重要的作用。
参考文献
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