电力系统短期负荷预测（Python代码+数据+详细文章讲解）-平芜编程栈

👨‍🎓个人主页

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

💥1 概述

本文包括以下5个部分

模型构建：

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

类型	代表模型	特点与局限
传统统计模型	ARIMA、回归分析、指数平滑	计算简单但非线性拟合能力弱
机器学习模型	SVM（支持向量机）、随机森林	改进SVM惩罚因子可提升局部预测精度
深度学习模型	LSTM/GRU、CNN、Transformer	主流选择，擅长时间序列特征提取
混合优化模型	VMD-SHO-LSTM、CEEMDAN-CNN-BiLSTM	通过数据分解+智能优化解决波动性问题

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

数据类型	具体内容	来源
历史负荷数据	系统/母线/用户级时序负荷	SCADA系统
气象数据	温度、湿度、降雨量、风速	气象局API
时间特征	节假日、工作日/周末、季节标志	日历规则
系统运行数据	电源状态、检修计划、负荷转供信息	调度中心

2. 预处理核心步骤

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）
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）
数据标准化
- 零-均值标准化：Xnorm=X−μσXnorm=σX−μ，消除量纲差异
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

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%
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%
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

因素	挑战	解决策略
负荷波动性	天气突变、节假日负荷骤变	引入CEEMDAN分解随机分量 + 注意力机制捕捉突变点
数据质量	噪声、采集缺失	组合水平/垂直处理 + 生成对抗网络（GAN）补全数据
多能源耦合	风光出力不确定性影响净负荷	多任务学习联合预测新能源出力 + 考虑电价弹性
特殊事件	突发事件（如台风、疫情）	专家规则库修正预测（如台湾电网台风后负荷修正）

六、未来研究方向

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
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
边缘计算部署
- 轻量化模型（如MobileNet）适配变电站终端实时预测
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

预测日：

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==============')