基于多尺度时序卷积与 TiDE 稠密编码的长周期电力负荷直接多步预测研究（Python代码实现）

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预测提前量仅引入未来已知日历特征贴近工程实际预调度场景。在统一数据划分、输入输出窗口、特征体系与评价指标的实验条件下将 MS-TCN-TiDE 与 TCN、TiDE、PatchTST、Informer、Transformer 等主流深度学习基线模型开展对比。实验结果表明所提 MS-TCN-TiDE 模型能够有效分离并提取负荷多尺度时序特征在整体预测精度、跨季节月度稳定性、节假日等强扰动困难样本场景下均优于各基线模型在 168 h 长预测区间的后端时段模型误差增长幅度显著低于对比模型具备更强的长步长预测鲁棒性可为电力系统周度机组组合、备用容量规划与预调度决策提供可靠的负荷预测支撑。关键词短期电力负荷预测直接多步预测多尺度时序卷积网络TiDE时序深度学习电力周度预调度多周期时序1 引言1.1 研究背景与意义随着我国新型电力系统建设持续推进风电、光伏等间歇性新能源大规模并网电源侧出力不确定性持续增大电网安全运行、调度计划编制面临新挑战。电力负荷预测作为电力调度、机组启停安排、旋转备用配置、电力市场出清的基础前置环节预测结果的精度直接影响电网运行的安全性与经济性。在电力调度业务体系中周度预调度需要提前 7 天完成未来 168 h 逐小时负荷测算以此确定机组组合方案、输电通道潮流校核与备用资源预留。现有工程实践中24 h 内短期负荷预测技术相对成熟但面向一周尺度的长时段小时级预测仍然存在明显短板。目前多数长时序负荷预测方案采用滚动预测策略以固定窗口预测下一时刻或者未来 24 h 负荷再将预测值回填至输入序列继续预测后续时段。该模式的固有缺陷是每一步预测产生的误差会不断向后传递、叠加放大预测步长越靠后误差漂移现象越明显在周末、节假日、季节交替等负荷形态突变场景下预测失效风险进一步升高。小时级电力负荷时序具有多层嵌套的周期特性居民与工商业用电行为形成 24 h 日周期规律工作日与周末的用电差异构建 168 h 周周期模式全年气温变化带来缓慢的季节性低频趋势。与此同时负荷变化并非单纯由时间周期决定温度、湿度、风速等气象要素会改变用电需求寒暑假、法定节假日、学校教学日等社会事件会打破常规用电节律。多种影响因素相互耦合导致负荷序列呈现非平稳、多模态特征。传统单尺度时序模型仅能捕捉局部短时依赖无法将不同周期分量解耦学习难以兼顾短时波动和长周期演化规律。因此构建面向 168 h 的直接多步预测模型不依赖滚动迭代一次性输出未来一周全部小时负荷并实现多尺度时序特征解耦提取对于提升周度预调度的可靠性、降低电网运行备用成本、支撑新能源消纳具有重要理论价值与工程应用意义。1.2 国内外研究现状时序深度学习技术为电力负荷预测带来新的研究思路不同架构模型在负荷预测任务中各有优劣。时序卷积网络Temporal Convolutional NetworkTCN依靠因果膨胀卷积在保证时序因果约束的前提下扩大感受野能够高效捕获序列局部依赖计算效率优于循环神经网络在 24 h 内短期负荷预测中应用广泛。但传统单分支 TCN 对多周期叠加的电力负荷建模能力有限难以区分日周期、周周期和季节趋势长步长预测任务中性能衰减较快。TiDETime-series Dense Encoder是面向长时序预测的稠密编码器模型摒弃传统自回归滚动模式采用直接多步输出架构将历史时序编码与未来协变量融合一次性输出全部预测步长有效抑制误差累积。TiDE 在多变量长时序任务上展现良好潜力但原生 TiDE 架构在历史编码阶段缺少多尺度特征分离机制对电力负荷这种多层周期嵌套序列的挖掘能力仍有提升空间。基于注意力机制的时序模型如 Transformer、Informer、PatchTST通过自注意力机制建模长距离时序依赖。Informer 提出稀疏注意力机制降低计算复杂度适配超长时序输入PatchTST 将长序列切分为时序补丁减少注意力计算开销。但注意力类模型存在固有短板一方面对时序噪声较为敏感气象扰动、节假日带来的负荷突变容易造成注意力权重偏移另一方面模型参数量大训练成本高且在长步长预测的远端时段误差增长明显。综合现有文献当前研究大多将多尺度特征提取、直接多步预测两个方向独立开展针对电力周度预调度 168 h 小时级预测场景将多尺度 TCN 编码与 TiDE 直接多步解码相结合的研究较少。同时很多时序预测研究存在样本泄露、数据集划分不严格的问题基线对比实验条件不一致难以客观验证模型真实性能。本文以此为切入点构建严格时序划分、无信息泄露的样本集设计 MS-TCN-TiDE 融合模型并在统一实验框架下开展多模型对照实验验证模型在周度负荷直接多步预测任务的有效性。1.3 本文主要研究内容本文以电力系统周度预调度为应用场景针对未来 168 h 小时级负荷直接多步预测问题提出 MS-TCN-TiDE 多尺度融合时序预测模型主要研究内容如下 1多源时序数据审计与特征工程。基于 Kaggle 公开小时级电力负荷数据集开展缺失值检测、异常值筛查、时序相关性分析解析负荷、气象、日历变量之间的关联关系基于时间先后顺序完成数据集划分构建无信息泄露的时序样本区分历史可观测特征与未来已知协变量仅使用可提前获知的日历信息作为未来侧输入贴合真实调度业务场景。 2MS-TCN-TiDE 模型架构设计。搭建多分支并行 TCN 编码模块各分支独立学习短时负荷变化、日周期、周周期与低频趋势特征将多尺度表征融合为统一历史状态引入 TiDE 稠密解码器融合未来一周日历协变量实现 168 h 负荷直接多步输出增加验证集全局偏差校准模块修正模型系统性数值偏移进一步降低整体预测误差。 3公平对照实验设计。选取 TCN、TiDE、PatchTST、Informer、Transformer 作为基线模型所有模型共享相同数据集划分、输入输出窗口、特征集合、评价指标消除实验条件差异带来的对比偏差保证实验结论可信。 4多维度结果分析。从整体量化指标、月度预测稳定性、节假日困难样本时序拟合、168 h 全预测区间误差演化多个角度结合可视化图表全面分析模型性能论证多尺度编码与直接多步架构结合的有效性。1.4 论文组织结构本文其余章节安排如下第 2 章介绍数据集来源、时序划分方案、样本构建规则与特征工程流程第 3 章详细阐述 MS-TCN-TiDE 模型整体架构、多尺度 TCN 编码模块、TiDE 直接多步解码器与偏差校准策略第 4 章介绍实验环境、基线模型、评价指标与可视化方案第 5 章开展实验结果分析对比各模型性能分析模型在不同季节、特殊日期场景下的预测表现第 6 章总结全文并展望后续研究方向。2 数据集与数据预处理2.1 数据集基本概况本文采用 Kaggle 公开小时级电力负荷数据集开展实验数据集采样频率固定为 1 h包含多源时序信息主数据文件continuous dataset.csv记录小时级真实用电负荷nat_demand同时包含多个气象站点采集的温度、相对湿度、风速等气象观测变量配套时间戳、节假日标识、学校日标记等日历信息。该数据集时间跨度较长负荷序列叠加日周期、周周期与季节变化特征气象条件、节假日、校历事件会对用电需求产生明显扰动属于具有较高挑战性的真实电力负荷数据集适合开展一周尺度长步长负荷预测建模与多模型对比。数据集附带辅助文件其中weekly pre-dispatch forecast.csv为原始数据自带的一周预调度预测结果该序列仅作为工程参考基线用于结果对照分析不参与任何模型训练、验证与测试过程。train_dataframes.xlsx与test_dataframes.xlsx为原始数据集提供的样本划分文件本文仅对该文件开展原始样本划分审计校验原始样本构造逻辑不直接使用该文件样本送入模型训练全部样本由本文程序基于continuous dataset.csv重新构造避免原有样本划分带来的潜在数据泄露风险。2.2 时序数据集划分与样本构建时序预测任务必须遵循时间先后顺序划分数据集禁止随机打乱样本防止未来信息泄露到训练集中。本文严格按照时间线分割数据集2015–2017 年数据作为训练集用于模型参数学习2018 年数据作为验证集用于超参数调优、早停策略以及后续偏差校准2019 年作为独立测试集用于评估模型泛化性能2020 年数据全部剔除不参与建模。样本以一周预测窗口为基本单元进行构造。每个样本的历史输入窗口长度设置为 336 h模型存在 73 h 的预测提前量直接输出未来 168 h 逐小时负荷属于典型直接多步预测不使用滚动迭代。输入特征划分为两类 1历史观测特征历史时段的负荷、温度、湿度、风速等气象观测数据用于多尺度时序编码 2未来协变量仅选取未来可提前确定的日历特征时刻、星期、节假日、学校日标记等不引入未来未知气象观测值与电力预调度真实业务保持一致预调度场景下气象预报存在不确定性日历信息是唯一可提前确定的外生变量。在样本构造过程中采用滑动窗口方式批量生成样本同时剔除存在大量缺失值、明显异常值的样本保证样本质量严格隔离训练、验证、测试样本三个子集之间不存在时间重叠杜绝跨集合信息泄露。2.3 特征工程与标准化处理在原始时序变量基础上开展多层次特征构造。时间特征方面提取小时、星期、月份等周期性特征对周期类特征做周期编码保留节假日、学校日二元标记区分工作日、周末、法定假日与教学日。气象特征方面基于原始温度、湿度、风速构造气象派生统计特征表征气象的累积效应。为消除不同特征量纲差异对模型训练的干扰采用 Z-score 标准化。标准化统计量均值、标准差仅由训练集数据计算验证集、测试集全部采用训练集得到的均值与标准差进行变换不使用验证集、测试集信息从预处理环节规避信息泄露。数据分析阶段作为流程第一步完成缺失值统计、异常值识别、特征相关性热力图绘制、负荷时序可视化、负荷与气象变量联动分析所有分析结果统一保存至STEP1_results_output目录用于后续特征筛选与结果讨论。3 MS-TCN-TiDE 模型架构本文提出 MS-TCN-TiDE 模型整体架构由多尺度 TCN 历史编码模块、特征融合层、TiDE 直接多步解码模块以及验证集偏差校准模块四部分组成整体实现多周期时序特征解耦与 168 h 负荷直接多步预测。3.1 多尺度 TCN 历史编码模块多尺度 TCNMS-TCN编码模块采用并行多分支结构不同分支独立配置因果膨胀卷积分别学习不同时间尺度的时序模式。各分支分工如下短时变化分支采用较小膨胀系数聚焦最近时段负荷连续波动捕捉小时尺度快速变化日周期分支设置匹配 24 h 周期的感受野挖掘每日同一时刻的用电模式周周期分支扩大感受野学习每周同一小时的用电规律低频趋势分支采用更大膨胀系数提取缓慢变化的季节低频趋势分量。各分支均使用因果卷积保证编码过程中不会看到未来时刻信息满足时序因果约束每个 TCN 分支独立完成特征提取后对各分支输出特征进行拼接与维度压缩融合得到统一的历史时序状态向量。该多分支并行设计可以将负荷序列中叠加在一起的短时波动、日周期、周周期、季节趋势进行解耦学习避免单尺度模型难以区分多层周期特征的缺陷。3.2 TiDE 直接多步解码模块解码器借鉴 TiDE 稠密编码器的直接多步预测思想。将 MS-TCN 编码输出的历史状态向量与未来一周的日历协变量进行融合送入稠密特征映射网络一次性生成全部 168 个预测时刻的负荷输出全程不进行自回归滚动迭代。相比于滚动预测直接多步预测将全部预测步长作为模型输出训练过程同时优化未来一周所有小时点的预测损失不存在误差向后传递累积的问题天然适配长步长周度预测任务。TiDE 稠密网络结构能够高效映射历史表征与未来协变量之间的非线性关联充分利用日历这类确定性外生特征建模节假日、星期模式对未来负荷的影响。3.3 验证集偏差校准模块深度学习时序模型有时会存在系统性偏移预测值整体偏高或者偏低。本文在模型训练完成后基于验证集的预测结果与真实负荷之间的误差统计构建全局偏差校准项对模型原始输出做数值修正消除整体系统性偏置进一步提升预测结果的数值准确度。该校准仅利用验证集数据不引入测试集信息保证评估公平。4 实验设置4.1 基线模型设置为客观评估 MS-TCN-TiDE 模型的性能选取 5 种主流时序深度学习模型作为对照基线包括 TCN、TiDE、PatchTST、Informer、Transformer。所有基线模型采用完全一致的时序数据集划分、相同输入窗口336 h 历史输入、相同输出窗口168 h 直接多步预测、相同特征集合、相同优化器与损失函数。统一实验条件能够排除数据、特征、窗口设置带来的干扰保证模型对比的公平性实验差异仅来源于模型本身架构。TCN单分支时序卷积网络作为多尺度 TCN 的基础对照TiDE原始 TiDE 稠密编码器验证增加多尺度编码模块带来的性能增益PatchTST时序补丁 Transformer基于补丁机制降低注意力开销Informer稀疏注意力长时序模型Transformer标准原始时序 Transformer。4.2 评价指标实验采用时序预测领域通用量化评价指标从误差均值、误差离散程度等维度定量评估模型在测试集上的预测效果。通过量化指标对比各模型整体预测性能。4.3 可视化方案为实现从宏观指标到微观样本的多层次结果分析实验设计分层可视化方案图片顺序依次为各模型测试集总体量化指标对比图直观展示整体精度差异综合评分雷达图从多个评价维度对比模型综合性能月度误差统计柱状图分析模型在不同季节、不同月份的预测稳定性困难样本时序曲线图选取节假日等负荷突变场景对比各模型拟合曲线168 h 长范围预测对比曲线展示随预测步长增加各模型误差演化规律。5 实验结果与分析5.1 整体量化指标对比测试集上的整体量化结果表明本文所提 MS-TCN-TiDE 模型综合性能优于 TCN、TiDE、PatchTST、Informer、Transformer 全部基线模型。单分支 TCN 仅能捕捉局部短时依赖无法解耦日、周多层周期长步长预测误差较大原始 TiDE 缺少多尺度历史特征分离能力对叠加多周期的电力负荷挖掘不足PatchTST、Informer、Transformer 这类注意力架构虽然具备长距离依赖建模能力但对负荷时序噪声敏感在 168 h 远端预测时段误差快速抬升。MS-TCN-TiDE 依靠多分支并行编码分别学习不同周期尺度的负荷模式同时采用直接多步输出架构从根源抑制滚动预测的误差累积效应在全部评价指标上取得最优结果证明多尺度 TCN 编码模块与 TiDE 解码器的融合架构对周度负荷预测任务具备显著增益。5.2 月度预测稳定性分析电力负荷在不同月份差异显著气温变化带来用电需求变化季节交替时段负荷波动剧烈对模型鲁棒性提出较高要求。月度误差统计结果显示MS-TCN-TiDE 在全年各个月份均维持稳定的预测精度在冬夏负荷高峰、季节交替月份性能衰减幅度显著小于其余基线模型。对比模型在负荷形态突变的月份误差明显上升其原因在于基线模型难以同时学习季节低频趋势与日周周期耦合特征。MS-TCN-TiDE 低频趋势分支可以捕捉季节缓慢变化多分支结构解耦多层周期因此跨季节泛化稳定性更强。5.3 困难样本时序拟合分析选取包含法定节假日、特殊工作日的困难样本进行可视化分析。这类场景用电节律偏离常规工作日模式负荷曲线出现突变拐点是负荷预测中的难点场景。基线模型的预测曲线普遍出现滞后现象或者幅值存在明显偏差难以精准捕捉负荷突变时刻。MS-TCN-TiDE 能够更好地拟合负荷突变趋势预测曲线与真实负荷轨迹贴合度更高证明多尺度特征架构能够有效学习特殊日期下负荷的非线性变化规律对日历扰动特征的融合建模效果更优。在完整 168 h 长区间预测曲线中可以观察误差随预测步长演化规律随着预测步长向后推移基线模型误差逐步放大远端时段预测偏差显著增大而 MS-TCN-TiDE 直接多步预测架构在预测窗口后半段依然保持较低误差水平有效抑制长步长预测的误差漂移问题。5.4 模型消融逻辑讨论本文模型的核心创新由两部分构成多尺度 TCN 并行编码模块、TiDE 直接多步解码架构。对比原始 TiDE 的实验结果可以看出增加多尺度 TCN 编码分支能够显著提升模型对多周期负荷序列的特征提取能力相比于单分支 TCN引入 TiDE 稠密直接多步解码器解决了 TCN 长步长预测能力不足的缺陷。验证集偏差校准模块可以进一步修正模型整体偏置小幅提升预测精度。多模块协同作用共同支撑模型在 168 h 周度预测任务取得最优性能。6 结论与展望本文面向电力系统周度预调度业务提出 MS-TCN-TiDE 多尺度时序融合模型实现未来 168 h 小时级电力负荷直接多步预测。基于公开真实小时级电力负荷数据集完成多源数据审计、缺失与异常检验、特征工程严格按照时间顺序划分训练、验证、测试集构建无信息泄露的时序样本模型利用多分支 TCN 并行编码解耦短时波动、日周期、周周期与季节低频趋势结合 TiDE 稠密解码器一次性输出一周全部小时负荷预测规避滚动预测的误差累积问题并增加验证集偏差校准降低系统性偏移。在统一实验条件下与 TCN、TiDE、PatchTST、Informer、Transformer 基线模型开展对比实验。实验结果表明MS-TCN-TiDE 在整体预测精度、跨季节月度稳定性、节假日困难样本预测以及长预测区间远端误差控制上均具备明显优势能够为电力系统周度机组组合、备用容量配置、预调度方案编制提供可靠的小时级负荷预测支撑。本文研究仍然存在进一步拓展空间后续研究可以从以下几个方向深入 1多源信息拓展将风电、光伏出力预报信息纳入模型输入面向源网荷协同场景开展含高比例新能源电网下的负荷预测研究 2模型轻量化优化对 MS-TCN-TiDE 模型进行网络剪枝、量化等轻量化处理降低模型参数量与推理计算开销满足调度平台在线实时部署需求 3概率负荷预测将模型拓展为概率预测框架输出负荷预测区间与概率分布量化预测不确定性为调度风险评估、鲁棒机组组合提供支撑 4迁移学习场景适配研究跨区域、不同气候区负荷预测迁移学习策略提升模型在数据稀缺的新建电网区域的泛化能力。第二部分——运行结果高创新模型MS-TCN-TiDE短期负荷预测python代码2.1 模型指标对比柱状图2.2 模型指标雷达扇形图2.3 逐月 MAE 热力图2.4 最困难测试周预测叠加图2.5 2016-2019 范围预测对比图2.6 对所有周期都进行了预测第三部分——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。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)​​​​​​第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取本文完整资源下载