基于CNN-LSTM混合模型的高速学习框架在芬兰电力能耗预测中的突破性应用

研究人员针对电力系统能耗预测精度不足的问题，创新性地构建了单层CNN（卷积神经网络）与单层LSTM（长短期记忆网络）的混合模型，通过融合空间特征提取与时间序列分析能力，在芬兰2016-2022年真实能耗数据上实现97.90%的预测准确率（RMSE=308.27），为智能电网优化提供了高效解决方案。

　　

在全球能源转型的背景下，电力系统的精准负荷预测已成为保障电网稳定运行的核心挑战。传统预测方法难以捕捉用电行为的时空非线性特征，尤其面对芬兰这类可再生能源占比高的国家，气候波动与工业用电的复杂交互更增加了预测难度。

研究人员提出了一种革命性的CNN-LSTM混合架构，其创新性在于采用极简的单层CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）与单层LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）组合，通过CNN的局部感知特性提取能耗数据的空间模式（如区域用电差异），LSTM则解码时间维度上的动态规律（如季节性波动）。这种"双单层"设计在保证97.90%超高精度的同时，显著提升了训练速度，较传统多层堆叠模型效率提升约40%。

关键技术包括：1）采用芬兰国家电网2016-2022年小时级能耗数据构建训练集；2）通过网格搜索优化CNN滤波器数量（64/128/256）和LSTM单元数（32/64/128）；3）引入Dropout层（概率0.2）防止过拟合；4）以RMSE（均方根误差）为核心评估指标。

【Results And Discussion】
实验数据显示，该混合模型RMSE值（308.27）显著优于单一CNN（RMSE>400）或4层LSTM（RMSE≈350），证明空间-时间特征的协同提取能有效提升预测精度。消融实验进一步揭示：CNN层对突发性用电波动（如极寒天气）的捕捉贡献率达62%，而LSTM对周期性规律（如工作日模式）的建模误差降低38%。

【Conclusion】
这项发表于《Next Research》的研究开创性地验证了精简混合架构的优越性。其价值不仅体现在97.9%的预测准确率，更在于为实时能耗预测提供了可扩展的轻量化方案。未来可通过迁移学习将该模型适配至其他北欧国家，推动整个波罗的海地区的智能电网建设。