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考虑变分模态分解残差量的电力负荷预测研究

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针对电力负荷序列的非平稳、非线性和长记忆等问题,建立了一种基于变分模态分解(VMD)、考虑变分模态分解残差量情况的长短期记忆神经网络(LSTM)电力负荷预测模型.首先,该预测模型采用VMD算法将归一化后的电力负荷数据分解为一系列本征模态(IMF)分量和残差量;然后,对每个IMF和残差量分别建立LSTM模型进行预测;最后,将各分量预测结果反归一化组合重构得到最终的电力负荷预测结果.使用平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)评价模型,结果表明该模型的预测精度优于LSTM模型和VMD-LSTM模型.
Power load forecasting considering variational modal decomposition residuals

张莲、李涛、宫宇、杨洪杰、张尚德、贾浩

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重庆市能源互联网工程技术研究中心,重庆 400054

重庆理工大学 电气与电子工程学院,重庆 400054

电力负荷预测 变分模态分解 长短期记忆神经网络 机器学习

国家自然科学基金

61976030

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.01.021

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(1)
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