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摘要
为了更好地提取负荷序列特征，降低噪声干扰，提高短期电力负荷预测精度，提出了一种由变分模态分解（VMD）、人工蜂鸟算法（AHA）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的预测方法。首先通过VMD将负荷数据分解为多个平稳的子序列，然后采用AHA对LSTM超参数进行寻优，将各个序列分别送入到优化后的模型中进行预测，最后对各序列进行重组，得到预测结果。通过我国南方某巿真实数据仿真可知：相较于BP等传统模型，VMD-AHA-LSTM模型的预测效果更好。
- 出版日期2023
- 单位海南电网有限责任公司; 自动化学院; 沈阳工程学院
