【摘 要】
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传统的负荷预测方法如回归分析法、灰色预测法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等缺少对时序数据相关性、特征值的全面考虑,预测值不稳定,精度较低且波动大。为进一
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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上海市张江国家自主创新重点项目(201310-PI-B2-008)
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传统的负荷预测方法如回归分析法、灰色预测法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等缺少对时序数据相关性、特征值的全面考虑,预测值不稳定,精度较低且波动大。为进一步提升电力系统短期负荷预测的准确率,结合变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)算法,建立了一种短期负荷预测模型(VMD-LSTM)。首先采用VMD技术将输入负荷数据分解为多个有限带宽的本征模态分量
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