基于Streamlit的电力负荷预测Web应用：多模型对比与混合策略

本文介绍一款基于Streamlit构建的电力负荷预测Web应用，整合Persistence、线性回归、XGBoost、Bi-LSTM等模型，并提出XGBoost+Bi-LSTM混合策略以实现高精度预测。应用覆盖从数据上传到模型评估的全流程，支持多模型对比与可解释性分析，目标用户为电力系统运营者及能源研究人员。

电力负荷预测是能源管理核心问题，准确预测对电网调度、能源交易及系统稳定至关重要。短期预测（几小时到几天）对日前调度和实时控制尤为关键，但传统方法难以捕捉负荷数据的复杂非线性模式。本应用聚焦电力系统运营者和能源研究人员，可帮助快速上传数据、对比模型性能、理解模型优缺点及获取可解释结果。

项目采用Python技术栈：

• Web框架：Streamlit（快速转化Python脚本为交互式应用，无需前端经验）；
• 数据处理：pandas（清洗、特征工程）；
• ML模型：scikit-learn（线性回归）、XGBoost（梯度提升树）、TensorFlow/Keras（Bi-LSTM）；
• 可视化：matplotlib、seaborn（生成数据与结果图表）。

数据输入支持CSV上传（含时间戳和负荷列，自动/手动识别）及合成数据集生成（一年期小时级数据）。预处理包括数据集摘要（行列数、缺失值、统计量）。EDA模块提供小时负荷曲线、月度需求分析、日/周模式可视化。特征工程提取时间特征（小时、星期、月份）、滞后特征（lag_1/24/168）、滚动统计特征（均值、标准差），缺失值通过删除处理。

实现五种模型：

1. Persistence：基线模型，预测值为前一时刻实际值；
2. 线性回归：基于scikit-learn，假设特征与目标线性关系；
3. XGBoost：参数n_estimators=200、learning_rate=0.05、max_depth=6，擅长捕捉非线性交互；
4. Bi-LSTM：输入24小时序列，双向LSTM（64单元）+ Dropout（0.2）+ 全连接层，Adam优化器、MSE损失、MinMax缩放、早停机制；
5. 混合模型：平均XGBoost与Bi-LSTM结果，通过时间戳对齐解决序列输入的起始点差异。

采用80/20时间序列分割（避免数据泄露），评估指标为MAE、RMSE、MAPE。在gbload1.csv数据集上的MAPE表现：Persistence（4.69%）、线性回归（2.78%）、XGBoost（1.30%）、Bi-LSTM（1.34%）、混合模型（1.12%）。结果展示包括对比表格、MAPE柱状图、预测曲线、特征重要性及误差分布。

部署方式：

• 本地运行：克隆仓库→虚拟环境→安装依赖→streamlit run app.py；
• Streamlit Cloud：GitHub仓库连接→指定app.py入口；
• Hugging Face Spaces：创建Streamlit Space→上传文件自动部署。 优化建议：若无需深度学习模型，可移除TensorFlow依赖，减少资源占用。

本应用是优秀的机器学习工程实践，完整实现端到端流程，整合多模型并通过混合策略取得最佳性能。其优势包括务实技术选型、全面模型设计、丰富可视化及灵活部署。对时间序列预测开发者是极佳参考，对电力行业分析师是实用工具。