【摘 要】
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负荷数据的高度随机性和不确定性，导致短期负荷预测的精度很难提升。为了提高短期负荷预测的准确度，提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）与卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）组合模型的短期负荷预测方法。首先，利用CEEMDAN模型将复杂的原始负荷序列分解为几个相对简单的子序列；其次，利用卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）建立各分量预测模型，将归一化后的分量
【基金项目】
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国家自然科学基金（62071338）； 国家重点研发计划（2017YFC0803703）； 湖北省电力科技项目（XM012015050）； 湖北省教育厅重点项目（D20181504）；
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负荷数据的高度随机性和不确定性，导致短期负荷预测的精度很难提升。为了提高短期负荷预测的准确度，提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）与卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）组合模型的短期负荷预测方法。首先，利用CEEMDAN模型将复杂的原始负荷序列分解为几个相对简单的子序列；其次，利用卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）建立各分量预测模型，将归一化后的分量输入训练模型，得到预测子序列；最后，将所有分量的结果汇总，得到最终预测结果。结果表明，与LSTM模型、GRU模型、CNN-GRU及CEEMDAN-GRU组合模型相比，CEEMDAN-CNN-GRU组合模型所测精度有了明显提升，平均提升了25.08%,23.59%,20.41%和13.53%。CEEMDAN-CNN-GRU组合模型能够提取历史负荷数据中的非线性特征，有效提升短期负荷预测精度，可为电力系统建设提供有力支撑。
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