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一、研究背景与行业痛点
随着新型电力系统建设推进，风电、光伏等新能源大规模并网，电网负荷呈现**非线性、强波动、多季节性、气象强耦合**的特征。精准的电力负荷预测是电网调度、新能源消纳、储能配置、电力交易的核心基础。
传统电力负荷预测方案存在明显短板：
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**传统统计模型（ARIMA、指数平滑）**：仅适配平稳时序数据，无法捕捉气象、节假日、突发工况带来的非线性波动，复杂场景预测精度极低；
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**单一深度学习模型（LSTM）**：擅长拟合短时突变，但对时序长期趋势、日/周/年周期性规律挖掘不足，泛化能力差；
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**全量特征输入**：盲目带入温度、湿度、风速等所有气象特征，存在特征冗余、共线性问题，增加模型训练成本且降低精度。
针对以上痛点，本文搭建**MIC特征筛选+Prophet‑LSTM融合预测框架**。通过**最大互信息系数(MIC)** 筛选核心影响因子，结合Prophet建模宏观时序趋势、LSTM修正残差高频波动，兼顾趋势拟合与突变适配，适配工业级电力负荷预测场景。
二、整体算法架构
2.1 核心设计思路
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**特征工程层**：基于MIC算法量化各因子与负荷的相关性，剔除无效冗余特征，保留温度、时段、季节、节假日等核心变量；
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**趋势分解层**：利用Prophet模型拆解负荷时序的**长期趋势、周期性规律、节假日效应**，输出基础预测值与残差序列；
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**残差修正层**：通过LSTM神经网络学习Prophet未拟合的高频波动、随机噪声与突发异常，完成残差精准预测；
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**融合输出层**：最终预测结果 = Prophet趋势预测值 + LSTM残差修正值；
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**模型评估层**：通过MAE、MSE、RMSE、MAPE四大指标量化模型精度，对比单一模型效果。
2.2 模型优势
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相比单一Prophet：解决平稳时序假设局限，适配新能源并网后的负荷突变场景；
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相比单一LSTM：弥补长期周期拟合不足的问题，提升时序泛化能力；
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相比全量特征建模：MIC筛选降低特征维度，加快模型收敛速度、避免过拟合。
三、环境依赖与数据说明
3.1 所需库版本
```python
核心依赖
pip install pandas numpy scipy scikit‑learn
pip install prophet tensorflow keras
pip install matplotlib seaborn minepy