摘 要
随着能源需求的快速增长和可再生能源的广泛应用，电力系统运行对短期负荷预测的精度提出了更高要求。为应对传统预测方法在处理非线性、时变特性数据时的局限性，本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的短期电力负荷预测模型。该研究旨在通过深度学习技术捕捉电力负荷的时间序列特征，从而提升预测精度并增强模型的泛化能力。具体而言，本文首先对原始负荷数据进行预处理，包括缺失值填补和平滑滤波，以减少噪声干扰；其次，构建了多层LSTM网络结构，并引入注意力机制以突出关键时间步的影响，进一步优化模型性能；最后，采用实际电网的历史负荷数据进行实验验证。结果表明，所提出的模型在均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及平均绝对百分比误差（MAPE）等指标上均显著优于传统统计方法和支持向量机（SVM）等机器学习模型。此外，该模型在不同季节和天气条件下的适应性较强，能够有效应对负荷波动的复杂性和不确定性。本文的主要创新点在于将注意力机制与LSTM相结合，提升了模型对重要特征的学习能力，同时通过合理设计网络超参数，确保了计算效率与预测精度的平衡。这一研究成果为智能电网中的负荷管理、调度优化及新能源消纳提供了重要的技术支持。关键词：短期电力负荷预测；长短期记忆网络（LSTM）；注意力机制；预测精度；智能电网
Abstract
With the rapid growth of energy demand and the extensive application of renewable energy, the operation of power systems has placed higher requirements on the accuracy of short-term load forecasting. To address the limitations of traditional forecasting methods in handling nonlinear and time-varying data characteristics, this study proposes a short-term electricity load forecasting model based on Long Short-Term Memory (LSTM) networks. The research aims to capture the temporal sequence features of electricity load through deep learning techniques, thereby enhancing forecasting accuracy and improving the generalization ability of the model. Specifically, the study first preprocesses the raw load data by addressing missing values and applying smoothing filters to reduce noise interference. Subsequently, a multi-layer LSTM network structure is constructed, with an attention mechanism introduced to highlight the influence of critical time steps, further optimizing model performance. Finally, historical load data from an actual power grid is utilized for experimental validation. The results demonstrate that the proposed model significantly outperforms traditional statistical methods and machine learning models such as Support Vector Machines (SVM) in terms of Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Moreover, the model exhibits strong adaptability across different seasons and weather conditions, effectively addressing the complexity and uncertainty of load fluctuations. The primary innovation of this study lies in the integration of the attention mechanism with LSTM, which enhances the model's ability to learn important features, while the rational design of network hyperparameters ensures a balance between computational efficiency and forecasting accuracy. This research provides crucial technical support for load management, dispatch optimization, and the integration of new energy sources in smart grids..
Key Words：Short-Term Power Load Forecasting；Long Short-Term Memory Network (LSTM)；Attention Mechanism；Prediction Accuracy；Smart Grid
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 基于LSTM的短期电力负荷预测研究背景与意义 1
1.2 国内外基于LSTM的短期电力负荷预测研究现状 1
1.3 本文研究基于LSTM的短期电力负荷预测的方法 2
第2章 基于LSTM的短期电力负荷预测理论基础 4
2.1 LSTM网络的基本原理与特性 4
2.2 短期电力负荷预测的基础概念与方法 4
2.3 数据预处理在短期电力负荷预测中的作用 5
2.4 LSTM模型在电力负荷预测中的优势分析 6
第3章 基于LSTM的短期电力负荷预测模型构建 8
3.1 模型架构设计 8
3.1.1 输入层数据选择 8
3.1.2 隐藏层结构优化 8
3.1.3 输出层配置与目标函数定义 9
3.1.4 模型参数初始化策略 9
3.2 数据集构建与特征工程 10
3.2.1 数据采集与清洗流程 10
3.2.2 特征提取与降维方法 10
3.2.3 时间序列数据分割策略 11
3.2.4 标准化与归一化处理 11
3.3 模型训练与优化方法 11
3.3.1 损失函数的选择与调整 12
3.3.2 学习率调度机制设计 12
3.3.3 正则化技术的应用 12
3.3.4 超参数调优方法探讨 13
第4章 基于LSTM的短期电力负荷预测实验与结果分析 14
4.1 实验环境与数据集介绍 14
4.1.1 硬件与软件配置 14
4.1.2 数据集来源与分布特点 14
4.1.3 实验指标体系设计 15
4.1.4 对比模型选取依据 15
4.2 模型性能评估与对比分析 15
4.2.1 预测精度评价指标计算 16
4.2.2 不同模型预测结果比较 16
4.2.3 时间效率与资源消耗分析 16
4.2.4 模型鲁棒性测试与验证 17
4.3 结果讨论与改进方向 17
4.3.1 影响预测精度的关键因素分析 17
4.3.2 模型局限性及优化建议 18
4.3.3 实际应用场景适配性探讨 18
4.3.4 未来研究方向展望 19
结 论 19
参考文献 21
致 谢 22
