💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码、数据

---

 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

负荷预测是电力系统中一个重要的研究领域，尤其是在可再生能源和智能电网的背景下。基于门控循环单元（GRU）的负荷预测方法因其在时间序列数据处理中的优势而受到广泛关注。以下是基于GRU的负荷预测研究的几个关键点：

1. **GRU简介**：
   - GRU是一种递归神经网络（RNN）的变体，具有门控机制，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
   - 相比于传统的RNN，GRU在训练时更容易收敛，且计算效率更高。

2. **数据准备**：
   - 收集历史负荷数据，通常包括电力负荷、气象数据（如温度、湿度）等。
   - 数据预处理，包括缺失值处理、归一化等，以提高模型的预测性能。

3. **模型构建**：
   - 使用GRU构建负荷预测模型，通常包括输入层、GRU层和输出层。
   - 可以通过调整GRU单元的数量、层数和激活函数等超参数来优化模型。

4. **训练与验证**：
   - 将数据集分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，测试集用于验证模型的预测能力。
   - 采用交叉验证等方法评估模型的泛化能力。

5. **结果分析**：
   - 通过均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估模型的预测性能。
   - 可视化预测结果与实际负荷数据的对比，分析模型的优缺点。

6. **应用前景**：
   - 基于GRU的负荷预测模型可广泛应用于电力调度、需求响应、可再生能源管理等领域。
   - 随着数据量的增加和计算能力的提升，GRU模型的预测精度有望进一步提高。

📚2 运行结果

部分代码：

# 初始化存储各个评估指标的字典。
table = PrettyTable(['测试集指标','MSE', 'RMSE', 'MAE', 'MAPE','R2'])
for i in range(n_out):
    # 遍历每一个预测步长。每一列代表一步预测，现在是在求每步预测的指标
    actual = [float(row[i]) for row in Ytest]  #一列列提取
    # 从测试集中提取实际值。
    predicted = [float(row[i]) for row in predicted_data]
    # 从预测结果中提取预测值。
    mse = mean_squared_error(actual, predicted)
    # 计算均方误差（MSE）。
    mse_dic.append(mse)
    rmse = sqrt(mean_squared_error(actual, predicted))
    # 计算均方根误差（RMSE）。
    rmse_dic.append(rmse)
    mae = mean_absolute_error(actual, predicted)
    # 计算平均绝对误差（MAE）。
    mae_dic.append(mae)
    MApe = mape(actual, predicted)
    # 计算平均绝对百分比误差（MAPE）。
    mape_dic.append(MApe)
    r2 = r2_score(actual, predicted)
    # 计算R平方值（R2）。
    r2_dic.append(r2)
    if n_out == 1:
        strr = '预测结果指标：'
    else:
        strr = '第'+ str(i + 1)+'步预测结果指标：'
    table.add_row([strr, mse, rmse, mae, str(MApe)+'%', str(r2*100)+'%'])

return mse_dic,rmse_dic, mae_dic, mape_dic, r2_dic, table
# 返回包含所有评估指标的字典。

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]张惟东.基于CNN-LSTM-Attention的短期电力负荷预测研究[D].兰州理工大学,2022.

[2]姚芳,汤俊豪,陈盛华,等.基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(16):158-167.

[3]姚芳,汤俊豪,陈盛华,等.基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(16):158-167.

[4]姚程文、杨苹、刘泽健.基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法[J].电网技术, 2020, 44(9):8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.2058.

[5]谢志坚.基于CNN-BAS-GRU模型的短期电力负荷预测研究[J].现代计算机, 2023, 29(21):15-20.

[6]杨超.基于ISSA优化CNN-BiGRU-Self Attention的短期电力负荷预测研究[D].陕西理工大学,2024. 

🌈4 Python代码、数据

资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取