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基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测
目录
一、内容概览................................................2
1.1背景与意义...........................................3
1.2研究目标与任务.......................................4
二、相关工作................................................4
2.1VMD理论及其在负荷预测中的应用........................5
2.2BiLSTM理论及其在负荷预测中的应用.....................6
2.3VMD与BiLSTM的结合研究................................7
三、基于优化的VMD方法.......................................9
3.1VMD参数优化.........................................10
3.2VMD性能评估.........................................11
四、基于优化的BiLSTM方法...................................12
4.1BiLSTM参数优化......................................13
4.2BiLSTM性能评估......................................14
五、基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测模型构建..............16
5.1模型结构设计........................................17
5.2模型训练与验证......................................17
六、实验分析...............................................19
6.1实验参数设置........................................20
6.2实验结果展示........................................21
七、结论与展望.............................................22
7.1主要成果............................................23
7.2研究不足与改进方向..................................24
一、内容概览
该方法旨在利用变分模态分解对电力系统负荷数据进行高效处理，提取出有用的特征信息，并通过双向长短期记忆网络对特征信息进行深度挖掘和学习，从而实现对短期负荷的准确预测。
通过变分模态分解技术对电力系统的负荷数据进行处理，可以将复杂的多尺度、多分辨率的负荷数据分解为若干个相对简单的模态分量。这些模态分量包含了原始数据的重要信息，但彼此之间可能存在相互干扰和影响。需要利用优化算法对VMD的参数进行优化，以提高分解得到的模态分量的质量和性能。
利用双向长短期记忆网络对经过VMD处理后的负荷数据进行建模和预测。BiLSTM是一种特殊的循环神经网络，它能够同时考虑序列数据中的前后信息，从而更准确地捕捉到负荷数据的动态变化规律。通过训练BiLSTM模型，可以学习到负荷数据中的时间序列特征和周期性规律，进而实现对短期负荷的准确预测。
将经过VMD处理和BiLSTM预测得到的结果进行融合和优化，可以得到最终的短期负荷预测值。该预测值不仅考虑了负荷数据的内部特征和动态变化规律，还充分利用了VMD和BiLSTM技术的优势，从而提高了预测的准确性和可靠性。
本文档所提出的基于优化VMD和BiLSTM的短期负荷预测方法，通过结合变分模态分解和双向长短期记忆网络的技术优势，能够实现对电力系统短期负荷的准确预测，为电力系统的调度和控制提供有力的支持。
1.1背景与意义
随着电力系统的快速发展，电力负荷预测作为电力系统规划和运行控制的重要手段，具有越来越重要的意义。短期负荷预测可以准确预测未来一段时间内电力负荷的变化情况，对于电力系统的调度和控制具有重要意义。传统的短期负荷预测方法存在精度低、稳定性差等问题，如何提高短期负荷预测的精度和稳定性成为了当前研究的热点。
基于深度学习的短期负荷预测方法逐渐成为研究热点，变分模态分解（VMD）是一种具有良好局部特征提取能力的信号处理方法，能够自适应地分解信号中的不同模态。将VMD与循环神经网络（BiLSTM）相