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基于VMD-LSTM-MLR的短期电力负荷预测 被引量：15
1
作者 张震 李孟洲 +1 位作者 李浩方 马军强 《水电能源科学》 北大核心 2021年第10期208-212,共5页
针对短期电力负荷预测精度不高的问题,提出集合变分模态分解(VMD)、长短期记忆(LSTM)网络及多元线性回归(MLR)的VMD-LSTM-MLR预测方法。先使用VMD将电力负荷数据分解为特征、频率均不同的本征模态函数,然后用LSTM对高频部分进行预测,用... 针对短期电力负荷预测精度不高的问题,提出集合变分模态分解(VMD)、长短期记忆(LSTM)网络及多元线性回归(MLR)的VMD-LSTM-MLR预测方法。先使用VMD将电力负荷数据分解为特征、频率均不同的本征模态函数,然后用LSTM对高频部分进行预测,用MLR对低频部分进行预测,最后将LSTM与MLR得到的预测结果进行叠加,获得完整的预测结果。使用VMD-LSTM-MLR预测方法对江苏省某市电力负荷数据进行预测,验证了VMD-LSTM-MLR在预测电力负荷数据上有较高的精度,其平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差RMSE均低于目前比较典型的改进算法,以及所列举的4种组合算法。 展开更多
关键词 电力负荷预测 VMD LSTM MLR 本征模态函数
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