【摘 要】
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碳达峰、碳中和的时代背景下,清洁低碳的能源在能源消费结构中的占比逐步加大,以新能源为主体的电力系统将成为保障我国能源安全、居民可靠用电的中流砥柱。随着光伏、风能、太阳能等可再生能源大规模接入电网,为防止可再生能源的间歇性、随机性,影响电网平衡和功率平衡,电力企业迫切需要通过精准的短期负荷预测来制定利用和消纳可再生能源的应对措施。神经网络是短期负荷预测的重要模型,在实际的学习训练过程中,历史负荷数据
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碳达峰、碳中和的时代背景下,清洁低碳的能源在能源消费结构中的占比逐步加大,以新能源为主体的电力系统将成为保障我国能源安全、居民可靠用电的中流砥柱。随着光伏、风能、太阳能等可再生能源大规模接入电网,为防止可再生能源的间歇性、随机性,影响电网平衡和功率平衡,电力企业迫切需要通过精准的短期负荷预测来制定利用和消纳可再生能源的应对措施。神经网络是短期负荷预测的重要模型,在实际的学习训练过程中,历史负荷数据的非平稳、非线性特征会严重影响神经网络模型的预测精准度,因此如何有效处理非线性、非平稳的历史负荷数据是神经网络及其应用领域亟待解决的关键问题。本文主要研究面向非平稳、非线性的历史负荷数据的相关算法和模型,并将理论应用于短期负荷预测,论文主要研究内容如下:（1）针对鲸鱼寻优算法存在早期收敛,易于陷于局部最优困境而无法及时找到全局最优解的问题,提出一种改进鲸鱼算法,通过控制鲸鱼追寻猎物的方式,实现前期专注于全局搜索,中后期专注于局部搜索,跳出过早收敛于局部极值的困境,实现全局最优解的快速搜索和定位。改进鲸鱼算法在保持寻优精度的同时,有效提升了算法寻优速度。（2）针对短期负荷预测模型长短期记忆神经网络中隐藏层神经元节点、学习率等参数最优值无法确定的问题,提出一种改进鲸鱼算法和长短期记忆网络相结合的IWOA-LSTM模型,实现参数动态调整,获取相关参数最优值。针对神经网络不善于处理非线性、非平稳历史负荷数据的缺陷,结合变分模态分解算法与IWOA-LSTM模型,提出一种VMD-IWOA-LSTM模型。该模型利用变分模态分解算法在模态混叠和端点效应方面的优势,把负荷序列分解为具有最优频率和有限带宽的子序列,对子序列进行训练学习并线性叠加子序列预测结果,最终获得高精度的短期电力负荷预测结果。
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