基于CGAN-SELF数据重构与BiTCN-BiGRU-SELF注意力模型的智能电网短期负荷预测及需求响应优化研究

为解决智能电网中负荷数据缺失、异常及动态需求响应（DR）导致的预测偏差问题，研究人员提出了一种融合条件生成对抗网络（CGAN-SELF）与双向时序卷积-门控循环单元-自注意力（BiTCN-BiGRU-SELF）的混合模型。该研究通过CGAN-SELF实现数据高精度重构，结合BiTCN-BiGRU-SELF模型捕捉负荷多尺度特征，并引入考虑时滞效应的Logistic DR模型量化用户响应行为。实验表明，该方法显著提升预测精度与稳定性，为电网调度提供可靠决策支持。

　　

随着智能电网规模扩大和用户用电模式复杂化，负荷预测的准确性直接关系到电网安全与经济运行。然而，实际负荷数据常因设备故障、极端天气等因素出现缺失或异常，传统统计模型（如ARIMA）难以处理非线性波动，而深度学习模型（如LSTM）又面临长程依赖捕捉不足、计算效率低下等问题。此外，需求响应（DR）机制下用户行为的动态变化进一步增加了预测难度。针对这些挑战，华北电力大学的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表论文，提出了一种创新性解决方案。

研究采用三阶段技术路线：首先利用条件生成对抗网络（CGAN）结合双自注意力（SELF）模块重构缺失数据，通过对抗训练生成符合真实分布的时间序列；其次构建BiTCN-BiGRU-SELF混合模型，其中双向时序卷积网络（BiTCN）提取多尺度局部特征，双向门控循环单元（BiGRU）建模长程依赖，自注意力机制动态加权关键时间步；最后引入含时滞因子的Logistic DR模型，定义乐观/悲观响应曲线量化电价激励下的用户行为。实验数据来自2006-2010年澳大利亚电网负荷数据集。

CGAN-SELF模型案例研究
在90%缺失率的极端场景下，CGAN-SELF的MAE（平均绝对误差）较传统MLGAN降低42.1%，MAPE（平均绝对百分比误差）控制在3.2%以内。自注意力权重可视化显示，模型能自动聚焦负荷突变时段（如夏季用电高峰），验证了其对关键特征的捕捉能力。

BiTCN-BiGRU-SELF模型性能
相比单一BiGRU模型，混合模型的预测误差降低38.7%，其中BiTCN的扩张卷积有效识别日/周周期模式，而自注意力机制将假日效应特征的权重提升至常规时段的2.3倍。在树莓派4B硬件部署测试中，推理速度达15ms/样本，满足实时性要求。

需求响应与时间滞后分析
提出的Logistic DR模型通过调节参数α（乐观系数）和β（悲观系数），将价格激励下的负荷削减量预测误差从传统模型的21.4%降至9.8%。时滞因子τ的引入使模型能准确反映用户响应延迟（典型值为2-4小时），优化了峰谷调度策略。

该研究通过"数据重构-特征提取-行为建模"的全链条创新，首次将CGAN-SELF与BiTCN-BiGRU-SELF结合应用于负荷预测领域。CGAN-SELF摒弃了传统时空建模的复杂性，通过条件标签引导生成器聚焦缺失数据特征；而混合模型的双向结构与自注意力机制协同解决了周期特征捕捉与长程依赖建模的难题。特别值得注意的是，DR模型中乐观/悲观曲线的设定首次量化了用户响应不确定性区间，为电网弹性调度提供了理论依据。这些突破不仅推动负荷预测技术向更高精度发展，更为电力市场实时交易机制设计提供了关键技术支撑。