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【负荷预测】基于LSTM-KAN的负荷预测研究附Python代码

news 2026/5/14 2:33:02

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🔥 内容介绍

一、引言

负荷预测在电力系统的运行与规划中扮演着至关重要的角色。准确的负荷预测能够帮助电力公司优化发电调度、合理安排电网维护计划，从而降低运营成本、提高供电可靠性。随着深度学习技术的发展，长短期记忆网络（Long Short - Term Memory, LSTM）因其在处理时间序列数据方面的卓越能力而被广泛应用于负荷预测领域。然而，传统 LSTM 在挖掘数据的潜在特征关系方面存在一定局限性。核注意力网络（Kernel Attention Network, KAN）能够有效捕捉数据中的复杂非线性关系，将其与 LSTM 相结合，有望进一步提升负荷预测的精度。本文旨在深入研究基于 LSTM - KAN 的负荷预测模型，探索其在负荷预测中的优势与应用潜力。

二、相关技术原理

（一）长短期记忆网络（LSTM）

结构特点
：LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），其核心结构包括输入门、遗忘门、输出门以及记忆单元。记忆单元能够长期保存信息，解决了传统 RNN 在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。输入门控制新信息的输入，遗忘门决定保留或丢弃记忆单元中的旧信息，输出门则确定记忆单元输出到网络的信息。

三、基于 LSTM - KAN 的负荷预测模型构建

（一）模型架构

输入层
：将历史负荷数据、气象数据（如温度、湿度、风速等）以及时间信息（如小时、日、周等）进行预处理后作为输入。这些数据从不同角度反映了影响负荷变化的因素。
LSTM 层
：多个 LSTM 单元按顺序排列，用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM 层接收输入层的数据，通过其门控机制对信息进行筛选和记忆，输出包含时间序列特征的隐藏状态。
KAN 层
：连接在 LSTM 层之后，对 LSTM 层输出的隐藏状态进行进一步处理。KAN 层利用核注意力机制，挖掘隐藏状态中不同特征之间的潜在关系，突出对负荷预测重要的特征信息。
输出层
：对 KAN 层的输出进行线性变换，得到最终的负荷预测值。