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## 一、电力负荷预测为什么难？

电力负荷预测是电力系统调度、新能源消纳、配网规划、电价交易和储能优化的重要基础。随着风电、光伏、电动汽车、柔性负荷等元素大量接入电网，负荷曲线不再只是简单的日周期性波动，而是呈现出明显的非线性、不确定性和多尺度特征。

 

传统预测方法在实际应用中通常面临以下几个问题：

 

1. **线性模型表达能力不足**

   如ARIMA、指数平滑等方法，适合处理趋势和周期明显的序列，但对气象、节假日、突发事件带来的非线性变化拟合能力较弱。

 

2. **单一深度学习模型容易过拟合或泛化不足**

   LSTM等模型虽然擅长捕捉时间序列中的复杂模式，但如果特征工程不到位，容易陷入局部最优，尤其在负荷突变点预测误差较大。

 

3. **特征选择依赖经验**

   温度、湿度、风速、节假日、小时、星期、季节等因素都会影响负荷，但并不是所有特征都同等重要。盲目输入全部特征，反而可能增加噪声和计算成本。

 

4. **评价指标不完整**

   只看准确率往往不够，还需要关注误差分布、高峰时段误差和极端天气误差。

 

本文将搭建一套兼顾**时序特征、气象特征、日历特征**的电力负荷预测方案，并使用**LSTM与XGBoost融合模型**进行预测。

 

## 二、模型整体思路

 

本文的预测流程如下：

 

1. **数据清洗**

   处理缺失值、异常值、重复值，保证时间序列连续。

 

2. **特征工程**

   构造时间特征、气象特征、统计特征和滞后特征。

 

3. **特征筛选**

   使用相关系数、互信息和特征重要性筛选关键输入变量。

 

4. **LSTM时序建模**

   利用LSTM提取负荷序列中的长期依赖和短期波动规律。

 

5. **XGBoost残差修正**

   利用XGBoost进一步拟合LSTM预测残差中的非线性误差。

 

6. **融合预测结果**

   最终预测值 = LSTM预测值 + XGBoost残差修正值。

 

7. **模型评估**

   使用MAE、MSE、RMSE、MAPE等指标进行综合评价。

 

## 三、数据与特征说明

 

### 3.1 数据集字段说明

 

本文假设数据集包含以下字段：

 

| 字段 | 说明 |

|---|---|

| time | 时间戳 |

| load | 电力负荷，单位MW |

| temp | 温度 |

| humidity | 湿度 |

| wind_speed | 风速 |

| pressure | 气压 |

| is_holiday | 是否节假日 |

| is_weekend | 是否周末 |

 

如果没有气象数据，也可以先只使用时间特征和历史负荷特征进行基础建模。

 

### 3.2 构造特征清单

 

本文主要构造以下几类特征：

 

| 特征类型 | 示例 |

|---|---|

| 时间特征 | hour、weekday、month、dayofyear、season |

| 日历特征 | is_weekend、is_holiday |

| 历史负荷特征 | load_lag_1、load_lag_24、load_lag_168 |

| 统计特征 | rolling_mean_24、rolling_std_24、rolling_max_24 |

| 气象特征 | temp、humidity、wind_speed、pressure |

 

其中，滞后特征和滑动窗口特征对负荷预测非常关键，因为电力负荷具有明显的临近时刻相似性和周期性。

 

## 四、完整代码实现

 

### 4.1 导入依赖库

 

```python

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error

from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

from xgboost import XGBRegressor

import warnings

 

warnings.filterwarnings("ignore")

 

plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]

plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False