基于CEEMDAN-VMD和優(yōu)化LSTM的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)
馬藝銘
(國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司大連供電公司，遼寧 大連 116001)
摘 要 ：電力系統(tǒng)負(fù)荷具有波動(dòng)性高、隨機(jī)性強(qiáng)、不確定性及復(fù)雜度高的特點(diǎn)，為進(jìn)一步提高電力 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，需要深層次挖掘數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)系。提出了一種基于自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)?態(tài)分解 (CEEMDAN) 和變分模態(tài)分解 (VMD) 二次模態(tài)分解的長(zhǎng)短期記憶 (LSTM) 網(wǎng)絡(luò)電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。在利用CEEMDAN對(duì)原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行初次模態(tài)分解得到序分量后，采用K-means手段將序分量樣本熵 (SampEn/SE) 聚類為三部分，對(duì)其中的強(qiáng)非平穩(wěn)序列進(jìn)行VMD技術(shù)的二次分解以減弱其非平穩(wěn)性，將二次分解后得到的序分量與初次模態(tài)分解得到的中低頻序分量構(gòu)建為新的組合后分別通過粒子群優(yōu)化算法 (PSO) 得到最優(yōu)超參數(shù)，代入?yún)?shù)訓(xùn)練后得到各分量最優(yōu) LSTM 模型，并融合各模型預(yù)測(cè)結(jié)果得到最終負(fù)荷預(yù)測(cè)值。通過實(shí)驗(yàn)表明，相較于其他模型，所提方法在實(shí)際預(yù)測(cè)中具備更好的模型性能和更高的 預(yù)測(cè)精度。
關(guān)鍵詞： 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)；二次模態(tài)分解；自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；變分模態(tài)分解；樣本熵； 粒子群優(yōu)化 ；長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號(hào) ：TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 ：A 文章編號(hào) ：1007-3175(2025)11-0041-07
Short-Time Power Load Forecasting Based on CEEMDANVMD and Optimazed LSTM
MA Yi-ming
（State Grid Liaoning Electric Power Co., Ltd. Dalian Power Supply Company, Dalian 116001, China）
Abstract: Power system load is characterized by high volatility, strong randomness, high uncertainty, and high complexity. To further improve the accuracy of short-term power load forecasting, it is necessary to deeply explore the nonlinear relationships between data. A short-term power load forecasting model based on long short-term memory (LSTM) network with secondary modal decomposition combining complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN) and variational mode decomposition (VMD) is proposed. After the initial modal decomposition of the original data sequence using CEEMDAN to obtain sequential components, the sample entropy (SampEn/SE) of the sequential components is clustered into three parts by K-means method. The strongly non-stationary sequences among them are subjected to secondary decomposition using VMD technology to reduce their non-stationarity. The sequential components obtained from the secondary decomposition and the medium-low frequency sequential components from the initial modal decomposition are constructed into new combinations, and the optimal hyperparameters are obtained for each combination through the particle swarm optimization (PSO) algorithm. After parameter training, the optimal LSTM model for each component is obtained, and the final load forecasting value is derived by fusing the prediction results of each model. Experimental results show that compared with other models, the proposed method exhibits better model performance and higher forecasting accuracy in practical predictions.
Key words: short-term load forecasting; secondary modal decomposition; complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise ; variational mode decomposition; sample entropy; particle swarm optimization; long short-term memory network
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