提升负荷预测的准确性对于指导电力系统的生产计划、经济调度以及稳定运行至关重要。提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的短期负荷预测模型。利用VMD算...提升负荷预测的准确性对于指导电力系统的生产计划、经济调度以及稳定运行至关重要。提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的短期负荷预测模型。利用VMD算法将负荷序列分解成不同的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),每个IMF结合LSTM进行预测,将各部分预测结果叠加得到VMD-LSTM模型的预测结果。分析实验结果,相比单一LSTM和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)组合LSTM预测方法,该方法能有效的提升负荷预测的准确性。展开更多
文摘提升负荷预测的准确性对于指导电力系统的生产计划、经济调度以及稳定运行至关重要。提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的短期负荷预测模型。利用VMD算法将负荷序列分解成不同的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),每个IMF结合LSTM进行预测,将各部分预测结果叠加得到VMD-LSTM模型的预测结果。分析实验结果,相比单一LSTM和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)组合LSTM预测方法,该方法能有效的提升负荷预测的准确性。
