基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

内容概要：本文详细介绍了两种用于多特征用电负荷预测的深度学习组合模型——CNN-LSTM-Attention和CNN-GRU-Attention。通过对30分钟粒度的真实电力数据进行处理，包括数据预处理、滑动窗口生成、归一化等步骤，作者构建并优化了这两种模型。模型结构中，CNN用于提取局部特征，LSTM/GRU处理时序依赖，Attention机制赋予关键时间点更高的权重。实验结果显示，CNN-GRU-Attention模型在RMSE和MAPE指标上略优于CNN-LSTM-Attention，但在电价波动剧烈时段，LSTM版本更为稳定。此外，文中还讨论了模型部署时遇到的问题及其解决方案，如累积误差增长过快、显存占用高等。 适合人群：从事电力系统数据分析、机器学习建模的研究人员和技术人员，尤其是对深度学习应用于时序预测感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电力负荷的场景，如电网调度、能源管理和智能电网建设。目标是提高预测精度，降低预测误差，从而优化电力资源配置。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和模型架构图，帮助读者更好地理解和复现实验。同时，强调了数据预处理和特征选择的重要性，并分享了一些实用的经验技巧，如特征归一化、Attention层位置的选择等。

该数据包含家庭中时间、有功功率、无功功率、电压、、Global_intensity、Sub_metering_1、2、3等数据，可用于用电负荷的预测

为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题，设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建，根据预测需求选择系统的组成硬件，并以梯度提升树为核心，建立预测模型，完成系统软件及短期用电负荷预测系统的设计。实验结果表明，与基于神经网络、数据挖掘、支持向量机的三种传统用电负荷预测系统相比，本系统运行下，响应时间缩短，预测精度提高，为电力企业电量生产和供应提供了可靠的依据。

为了解决当下用电负荷预测精度不高，难以很好模拟实际用电负荷的分布情况而不能对未来的负荷数据进行合理预测的问题，实现了基于随机森林的分类模型、回归模型以及结合Weka的时间序列模型，对某省份的负荷数据进行预测，通过对不同模型的大量的实验及评估，发现这三个模型皆能合理地预测未来的用电负荷数据。此外，在同一评估指标下随机森林算法结合WEKA中的时间序列模型的方法能够较好地预测未来时刻的负荷数据。