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🔥 内容介绍
随着新型电力系统中分布式光伏、柔性可控负荷与电力电子设备的高比例渗透，电力负荷序列呈现出强非线性、高噪声、时变耦合的复杂特性，传统GRU循环神经网络依赖固定线性权重叠加激活函数的特征映射机制，难以精准捕捉负荷与多影响因子之间的高阶非线性关联，预测精度与泛化能力逐渐难以适配电网精细化调度的严苛要求。本文提出门控循环单元与柯西康南网络融合的GRU-KAN负荷预测架构，利用GRU的门控时序记忆能力高效提取负荷序列的长短期时序依赖关系，引入KAN的可学习样条激活机制替代传统MLP的固定激活函数与线性权重组合，在输出端实现多变量特征的高精度非线性映射。基于某副省级城市电网连续18个月的实测负荷数据集开展多组对照实验，结果表明：所提GRU-KAN模型的短期负荷预测MAPE误差仅为1.79%，相较于基准GRU模型预测精度提升34.6%，在节假日、极端温湿度等强扰动工况下的预测稳定性显著优于传统深度学习模型，可为电网日前经济调度、需求响应精准管控提供高可靠的决策支撑。
关键词：门控循环单元；柯西康南网络；短期电力负荷预测；时间序列预测；多变量非线性映射；智能电网
一、引言
当前我国城市电网的用电结构正在发生深刻变革，电动汽车有序充电、分布式光伏就地消纳、虚拟电厂聚合调控等新型业务快速推广，电力负荷的动态变化规律不再遵循传统的周期性特征，早高峰晚高峰的峰谷形态持续演变，极端高温寒潮天气下的负荷尖峰屡创新高，对短期负荷预测的精度提出了前所未有的要求。传统ARIMA、指数平滑等线性预测模型仅能捕捉序列的线性趋势，完全无法适配当前强非线性的负荷演化特性；近年来广泛应用的LSTM、GRU等循环神经网络，虽然解决了长时序依赖捕捉的问题，但其输出端的全连接层采用“固定激活函数+线性权重”的组合模式，网络的特征表达能力受限于固定激活函数的形式，难以拟合负荷与温度、日类型、气象因子之间的复杂高阶非线性关系，成为制约负荷预测精度进一步突破的核心瓶颈。
2024年最新提出的柯西康南网络（Kolmogorov-Arnold Networks, KAN）从数学层面严格遵循柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理，将传统MLP中节点后的固定激活函数迁移到权重侧，所有激活函数均采用可学习的B样条函数，无需大规模增加网络参数量即可实现远超传统MLP的高阶非线性映射能力，在小样本、强非线性拟合场景下展现出了颠覆性的性能优势。本文将GRU的时序特征提取能力与KAN的高精度非线性映射能力深度融合，构建GRU-KAN组合预测架构，彻底突破传统循环神经网络输出层的表达能力上限，实现短期电力负荷预测精度的显著提升。
二、GRU-KAN融合预测模型理论基础
2.1 GRU门控循环单元的时序记忆机理
门控循环单元（GRU）是LSTM网络的轻量化改进版本，将LSTM的输入门、遗忘门合并为更新门，同时将单元状态与隐藏状态合二为一，在保留长时序依赖捕捉能力的前提下，大幅减少了模型参数量，训练收敛速度提升近40%，更适配电力负荷预测这类实时性要求高的工程场景。GRU的核心状态更新方程如下：
