一、研究背景
- 电力负荷预测是能源管理与智能电网中的关键任务，准确预测有助于电网调度、节能减排和稳定性保障。
- 传统方法难以处理多变量、非线性的时间序列数据，深度学习模型如CNN-GRU能有效提取时空特征并捕捉长期依赖。
二、主要功能
- 使用历史多变量数据（如负荷、温度等）预测未来负荷值。
- 构建CNN-GRU混合模型，结合CNN的局部特征提取能力与GRU的时间序列建模能力。
- 实现数据预处理、模型训练、预测与评估一体化流程。
三、算法步骤
- 数据导入与预处理：读取多变量CSV数据，截取最近30天（每小时一条）的数据。
- 构建时间序列样本 ：使用滑动窗口方法（步长
kim=4）构建输入-输出对。 - 划分训练集与测试集：按比例划分（约保留3天作为测试集）。
- 数据归一化 ：使用
mapminmax将数据缩放到[0,1]区间。 - 数据格式转换：将数据转换为适合CNN输入的4D格式（特征×1×1×样本数）。
- 构建CNN-GRU网络 ：
- CNN部分：两层卷积层提取特征。
- GRU部分：处理序列依赖，输出最后时间步。
- 模型训练：使用Adam优化器进行训练。
- 预测与反归一化：得到预测结果并还原为原始量纲。
- 评估与可视化：计算RMSE、R²、MAE、MAPE等指标，绘制预测对比图与拟合图。
四、技术路线
数据准备 → 时间序列构建 → 归一化 → 网络构建（CNN + GRU） → 训练 → 预测 → 评估 → 可视化五、公式原理
-
CNN卷积层 ：
Y=f(W∗X+b) Y = f(W \ast X + b) Y=f(W∗X+b)其中 \\ast 表示卷积操作，fff为ReLU激活函数。
-
GRU门控机制：
- 更新门：zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt])z_t = \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t])zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt])
- 重置门：rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt])r_t = \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t])rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt])
- 候选隐藏状态：h~t=tanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt])\tilde{h}t = \tanh(W \cdot [r_t \odot h{t-1}, x_t])h~t=tanh(W⋅[rt⊙ht−1,xt])
- 最终隐藏状态：ht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙h~th_t = (1 - z_t) \odot h_{t-1} + z_t \odot \tilde{h}_tht=(1−zt)⊙ht−1+zt⊙h~t
六、参数设定
| 参数 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
kim |
4 | 历史时间步数 |
outdim |
1 | 输出维度（负荷值） |
卷积核 |
[3,1] | 卷积核大小 |
特征图数量 |
16, 32 | 卷积层输出通道数 |
GRU单元数 |
64 | GRU隐藏层神经元数 |
MaxEpochs |
100 | 最大训练轮数 |
MiniBatchSize |
64 | 批处理大小 |
InitialLearnRate |
0.001 | 初始学习率 |
L2正则化 |
0.001 | 防止过拟合 |
七、运行环境
- 平台：MATLAB
- 工具箱：Deep Learning Toolbox
- 数据格式：CSV文件，最后一列为输出变量（负荷值）
八、应用场景
- 电力系统短期负荷预测
- 多变量时间序列预测（如能源、交通、金融等领域）
- 可作为智能电网、能源管理系统中的预测模块