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基于Attention_机制和ResNet_的CNN-BiLSTM_短期电力负荷预测模型
一、1.模型背景与相关工作
(1)随着全球经济的快速发展，电力需求日益增长，电力系统的稳定运行对于保障社会生产和生活具有重要意义。电力负荷预测作为电力系统运行管理的关键环节，能够有效指导电力资源的优化配置和调度，降低电力系统的运行风险。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于深度学习的电力负荷预测模型逐渐成为研究热点。特别是在短期电力负荷预测领域，深度学习模型因其强大的特征提取和模式识别能力，在预测精度和效率上具有显著优势。
(2)在深度学习模型中，卷积神经网络（CNN）因其强大的局部特征提取能力，被广泛应用于图像识别、语音识别等领域。然而，在电力负荷预测任务中，CNN在处理时间序列数据时存在一些局限性，如难以捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系。为了解决这一问题，研究者们提出了结合循环神经网络（RNN）的模型。其中，长短时记忆网络（LSTM）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）因其能够有效捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系而受到广泛关注。然而，传统LSTM在处理长序列数据时容易产生梯度消失或梯度爆炸问题，而BiLSTM通过引入双向信息流可以缓解这一问题。
(3)除了LSTM，注意力机制（Attention）作为一种有效的序列建模工具，能够动态地分配注意力权重，从而更准确地捕捉序列中的重要信息。将注意力机制引入LSTM，可以进一步提高模型对时间序列数据的理解和预测能力。同时，为了进一步提高预测精度，研究者们尝试将CNN与BiLSTM结合，构建CNN-BiLSTM模型。例如，在处理短期电力负荷预测问题时，通过CNN提取时间序列数据的局部特征，然后利用BiLSTM捕捉长距离依赖关系，并结合注意力机制对关键信息进行加权，从而实现更精确的预测。已有研究表明，CNN-BiLSTM模型在多个电力负荷预测数据集上取得了优于传统方法的预测效果。
二、2.基于Attention_机制和ResNet_的CNN-BiLSTM_短期电力负荷预测模型
(1)基于Attention_机制和ResNet_的CNN-BiLSTM_短期电力负荷预测模型旨在解决传统电力负荷预测方法在处理复杂时间序列数据时的局限性。该模型首先采用ResNet_作为特征提取器，通过残差学习技术，能够有效地提取时间序列数据中的局部和全局特征。ResNet_的深度网络结构能够捕捉到数据中的非线性关系，从而提高特征提取的准确性。
(2)在特征提取的基础上，模型引入了CNN-BiLSTM结构。CNN部分通过卷积层提取时间序列数据的局部特征，并通过池化层降低特征维度，减少计算量。BiLSTM部分则利用双向长短时记忆网络捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系。在BiLSTM中，前向LSTM和后向LSTM分别处理序列的正向和反向信息，从而获得更全面的时间序列特征。
(3)为了进一步提高模型的预测性能，模型引入了Attention_机制。Attention_机制通过为每个时间步分配不同的权重，使得模型能够更加关注时间序列数据中的关键信息。在预测阶段，Attention_机制能够根据预测目标和历史数据动态调整注意力分配，从而提高预测的准确性和鲁棒性。此外，模型还通过实验对比了不同注意力机制对预测结果的影响，结果表明，基于Attention_机制的CNN-BiLSTM模型在短期电力负荷预测任务中具有更高的预测精度和更低的均方误差。
(4)模型的训练过程采用梯度下降法，并通过反向传播算法更新网络参数。为了防止过拟合，模型在训练过程中引入了dropout和L2正则化技术。在测试阶段，模型通过对历史数据的预测结果进行评估，验证了模型在短期电力负荷预测任务中的有效性。实验结果表明，与传统的预测方法相比，基于Attention_机制和ResNet_的CNN-BiLSTM模型在预测精度和实时性方面均有显著提升，为电力系统的运行管理提供了有力支持。
三、3.模型实验与结果分析
(1)为了验证所提出的基于Attention_机制和ResNet_的CNN-BiLSTM_短期电力负荷预测模型的有效性，我们选取了多个真实电力负荷数据集进行实验。实验中，我们将数据集分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数调整和模型评估。通过对比实验，我们发现该模型在多个数据集上均取得了优于传统方法的预测结果。
(2)在实验结果分析中，我们重点关注了模型的预测精度和实时性。预测精度方面，我们采用均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标。实验结果显示，与传统的预测方法相比，我们的模型在MSE和MAE上均有显著降低，表明模型具有更高的预测精度。在实时性方面，我们通过比较模型的预测速度，发现模型在保证
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