基于MPSR和IHBA-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测

来源：电子测量技术杂志2026年第8期北京时间：

作者：于春雨，高健玮，汤培泉，张健，程琪

单位：青岛理工大学机械与汽车工程学院 青岛 266520

摘要：短期电力负荷预测面临着影响因素多、负荷数据本身非线性、非平稳等问题，导致传统预测方法精度不足难以满足工程应用，为此，本文提出了一种基于MPSR和IHBA-BiGRU-Attention的组合预测模型。首先，利用Spearman相关系数优选电力负荷影响因素，与电力负荷序列组成多变量时间序列；其次，对该时间序列进行多变量相空间重构(MPSR)，以此作为输入变量；采用融合Kent混沌映射、密度因子改造和小孔成像反向学习策略的改进蜜獾算法(IHBA)，对双向门控循环单元(BiGRU)网络的超参数进行寻优，并引入注意力(Attention)机制对BiGRU的隐藏状态序列进行动态加权，构建基于MPSR和IHBA-BiGRU-Attention的短期电力负荷预测模型；最后，在澳大利亚和新加坡的电力负荷数据集上进行对比实验，结果表明该模型的平均绝对百分比误差分别为0.650%和1.067%，均低于其他模型，验证了其有效性；同时，在国内南方某地区实际负荷数据集上进行预测实验，平均绝对百分比误差为1.523%，优于对比模型，验证了所提模型的工程应用价值。

关键词：短期电力负荷预测;多变量相空间重构;改进蜜獾算法;双向门控循环单元;注意力机制

基金资助：国家自然科学基金(51977112)、山东省自然科学基金(ZR2024ME210)项目资助