【源码分享】基于卷积神经网络、注意力机制和双向长短期记忆网络的短期负荷预测算法

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算法名称

中文全称：基于卷积神经网络、注意力机制和双向长短期记忆网络的短期负荷预测算法

英文缩写：CABL-Pred（CNN-Attention-BiLSTM Prediction）

算法原理简介

本算法旨在解决电力系统中短期负荷预测精度不足与多特征非线性耦合难以有效建模的问题。传统统计模型难以充分挖掘气象、时序等多源数据中的深层依赖关系，而本算法通过端到端的深度学习架构，自动提取负荷变化的复杂模式，提升预测准确率。算法适用于含温度、湿度、风速、云量、日照强度等多维特征的负荷数据集，可实现小时级滚动预测。

核心建模方式采用滑动窗口构造历史时序样本，将过去24小时的所有特征作为输入，预测下一时刻的负荷值。在模型结构上，首先利用一维卷积神经网络（Conv1D）提取局部时序特征，通过两层卷积与池化操作降低时间维度并增强局部感受野；随后引入多头自注意力机制（MultiHeadAttention），对各个时间步进行自适应加权，强化关键历史时刻的影响；最后使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）同时捕获正向与反向的长期依赖关系，进一步提升对负荷波动规律的建模能力。

算法在系统中承担“预测层”角色，可为日前调度、实时平衡、需求响应等应用提供高精度的负荷基准曲线。模型训练采用均方误差损失和Adam优化器，配合早停策略防止过拟合；预测结果经反归一化后可直接用于后续优化决策。整体流程支持标准化数据接口，易于嵌入现有能源管理平台。

算法优势

1. 多特征融合能力强：同时处理负荷、温度、湿度、风速、云量、日照强度等6类输入，充分利用外部气象信息；
2. 时序建模深度充分：CNN提取局部模式，注意力聚焦关键时刻，BiLSTM捕捉双向长程依赖，三者互补，优于单一结构；
3. 计算效率高：卷积池化压缩时间维度，减少后续注意力与LSTM的计算开销，训练和推理速度满足在线预测需求；
4. 预测精度高：在测试集上的平均绝对百分比误差（MAPE）可控制在有效范围内，残差接近零均值正态分布；
5. 工程易用性强：代码完整，支持数据归一化、滑动窗口生成、训练/验证/测试划分，可视化输出丰富，便于调参与部署。

算法伪代码

输入：历史负荷及气象数据（时间序列），滑动窗口大小W（=24），训练轮次E，批量大小B输出：未来时刻负荷预测值1. 数据预处理：   1.1 将时间戳排序，确保时序顺序；   1.2 选取特征列（负荷、温度、湿度、风速、云量、日照强度）；   1.3 对每个特征分别进行Min-Max归一化，缩放到[0,1]区间。2. 构造监督学习样本：   2.1 从第W个时间点开始，依次取过去W个时间步的全部特征作为输入X；   2.2 当前时刻的负荷值（归一化后）作为目标输出y；   2.3 得到样本集(X, y)。3. 划分数据集：   按时间顺序将样本划分为训练集（70%）、验证集（15%）、测试集（15%）。4. 构建模型（CNN-Attention-BiLSTM）：   4.1 输入层：形状为(W, 特征数)；   4.2 第一层Conv1D：64个滤波器，核大小3，激活ReLU，边界填充相同；   4.3 最大池化层：池化窗口2，时间步减半；   4.4 第二层Conv1D：128个滤波器，核大小3，激活ReLU，边界填充相同；   4.5 最大池化层：池化窗口2，时间步再次减半；   4.6 多头自注意力层：4个头，键维度64，对时间步加权；   4.7 双向LSTM层：64个单元，返回最后时刻的隐状态；   4.8 Dropout层（丢弃率0.2）和全连接层（32个神经元，ReLU）；   4.9 输出层：1个神经元，线性激活，输出预测负荷值（归一化）。5. 模型训练：   5.1 使用Adam优化器，学习率0.001；   5.2 损失函数为均方误差（MSE）；   5.3 在训练集上迭代E个轮次，每轮用验证集评估性能，记录损失。6. 预测与反归一化：   6.1 用训练好的模型对测试集进行预测，得到归一化预测值；   6.2 将预测值和真实值分别反归一化到原始负荷量纲（构造辅助数组，仅替换负荷列）。7. 结果分析与可视化：   绘制训练/验证损失曲线、测试集预测对比折线图、散点图、残差直方图、最后一周细节图。返回：反归一化后的预测负荷序列及各项评估指标。