《電子技術應用》
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基于數(shù)據(jù)變換與模型集成的電力需求預測
電子技術應用
劉衍琦1，楊翰琨2，楊昌玉1，吳缺2
1.煙臺理工學院；2.哈爾濱工程大學 煙臺研究院
摘要： 電力需求預測作為能源規(guī)劃與電網調度的重要環(huán)節(jié)，對實現(xiàn)能源系統(tǒng)穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。提出了一種基于數(shù)據(jù)變換融合與模型集成的電力需求預測方法。通過結合Copula和Yeo-Johnson變換，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)一化和特征間相關性的保持；利用XGBoost算法分析特征重要性，構建了基于特征權重優(yōu)化的LSTM網絡模型；同時，采用貝葉斯優(yōu)化與線程池技術對超參數(shù)進行高效優(yōu)化，進一步提升了模型性能。實驗結果表明，與傳統(tǒng)LSTM模型相比，融合模型的均方根誤差降低了約11.85%，顯著提升了預測精度和泛化能力。該方法為復雜時間序列預測任務提供了可靠的解決方案，對電力需求預測的理論研究與實際應用具有重要參考價值。
中圖分類號：TP183 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256284
中文引用格式： 劉衍琦，楊翰琨，楊昌玉，等. 基于數(shù)據(jù)變換與模型集成的電力需求預測[J]. 電子技術應用，2025，51(9)：18-23.
英文引用格式： Liu Yanqi，Yang Hankun，Yang Changyu，et al. Electricity demand forecasting based on data transformation and model integration[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(9)：18-23.
Electricity demand forecasting based on data transformation and model integration
Liu Yanqi1，Yang Hankun2，Yang Changyu1，Wu Que2
1.Yantai Institute of Technology；2.Yantai Research Institute， Harbin Engineering University
Abstract： Electricity demand forecasting, as a crucial component of energy planning and grid scheduling, plays a significant role in achieving energy system stability and sustainable development. This study proposes an electricity demand forecasting method based on data transformation fusion and model integration. By combining Copula and Yeo-Johnson transformations, the method achieves unified data distribution while preserving feature correlations. Feature importance is analyzed using the XGBoost algorithm, which serves as the basis for constructing an LSTM network model optimized with feature weights. Additionally, Bayesian optimization and thread pool techniques are employed to efficiently optimize hyperparameters, further improving model performance. Experimental results show that the proposed fusion model reduces the root mean squared error (RMSE) by approximately 11.85% compared to traditional LSTM models, significantly enhancing prediction accuracy and generalization ability. This study provides a reliable solution for complex time series forecasting tasks and offers valuable insights for both theoretical research and practical applications in electricity demand forecasting.
Key words : electricity demand forecasting；data transformation fusion；feature importance；LSTM；Bayesian optimization；deep learning

引言

在全球能源結構轉型的背景下，電力需求預測作為能源規(guī)劃與電網調度的重要環(huán)節(jié)，一直是學術界與工業(yè)界關注的熱點研究領域[1]。電力需求預測的準確性直接影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性與經濟性，同時也是實現(xiàn)可再生能源高效利用、能源結構優(yōu)化以及低碳化發(fā)展的重要基礎[2]。國內外學者針對這一問題提出了多種預測方法。深度學習方法尤其是長短時記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）網絡，因其能夠捕捉時間序列數(shù)據(jù)的長期與短期依賴特性，已被廣泛應用于電力需求預測領域[3]。Wan等人提出了一種結合LSTM的融合模型，在短期電力負荷預測任務中，較傳統(tǒng)LSTM模型提高了預測精度[4]。Bareth等人提出了一種基于歷史負荷趨勢的LSTM模型用于長期電力負荷需求預測，適用于實時負荷需求預測[5]。然而，這些方法在特征選擇、數(shù)據(jù)處理和模型優(yōu)化方面仍然存在諸多挑戰(zhàn)，限制了其性能的進一步提升[6]。

近年來，基于數(shù)據(jù)驅動的預測方法逐漸成為研究熱點。這些方法依賴于大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)和先進的學習算法，通過對數(shù)據(jù)特征的深度挖掘和多維建模，能夠突破傳統(tǒng)方法對系統(tǒng)動態(tài)假設的依賴，從而更加精準地捕捉電力需求的復雜變化規(guī)律[7]。羅俊然等人提出了一種基于特征構建和改進LSTM的短期電量預測方法，通過數(shù)據(jù)分析與篩選，有效地提取數(shù)據(jù)特征，實現(xiàn)更高的預測精度[8]。Kim等人提出了一種基于LSTM和遷移學習策略的數(shù)據(jù)驅動建筑能耗預測方法，通過對醫(yī)院建筑模型的案例研究進行驗證[9]。然而，數(shù)據(jù)驅動方法在實際應用中仍面臨一些局限性，例如多源異構數(shù)據(jù)特征的分布不一致、特征間的依賴關系難以建模，以及噪聲與異常值對模型性能的干擾等。此外，針對多維特征的權重分配與優(yōu)化仍是難點，直接影響模型對不同特征的敏感性與預測性能[10]。

針對特征分布的統(tǒng)一化處理這一問題，國內外研究者提出了基于統(tǒng)計學與概率論的多種變換方法，例如Box-Cox變換、Copula模型等[11]。然而，單一方法往往難以兼顧特征間的相關性與分布特性的調整，導致數(shù)據(jù)轉換后的適配性不足。此外，隨著電力需求預測任務的復雜化，對數(shù)據(jù)處理方法的魯棒性與泛化能力提出了更高要求。

在模型優(yōu)化方面，傳統(tǒng)的網格搜索或隨機搜索方法雖然能夠找到模型的超參數(shù)組合，但效率較低且難以應對高維參數(shù)的復雜性[12]。近年來，貝葉斯優(yōu)化因其能夠在少量迭代中快速找到最優(yōu)解而受到關注[13]。

在這一背景下，本文針對現(xiàn)有研究中存在的數(shù)據(jù)分布不一致、特征依賴關系建模不足以及超參數(shù)優(yōu)化等問題，提出了一種基于數(shù)據(jù)變換融合與模型集成的電力需求預測方法，涵蓋數(shù)據(jù)變換融合方法、基于特征重要性權重的網絡模型、 超參數(shù)優(yōu)化與并行計算三個模塊內容，旨在為復雜時間序列預測任務提供更可靠、更精準的解決方案。


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http://ihrv.cn/resource/share/2000006681


作者信息：

劉衍琦1，楊翰琨2，楊昌玉1，吳缺2

（1.煙臺理工學院，山東 煙臺 264005；

2.哈爾濱工程大學 煙臺研究院，山東 煙臺 265500）


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