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摘要
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。
- 出版日期2022
- 单位电子工程学院; 重庆理工大学
