【摘 要】
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由于短期负荷非静止和强随机特征,难以准确预测负荷行为。为此,提出了改进的短期负荷预测方法。应用集合经验模态分解算法,依据频率从低到高将负荷分组;通过MLR预测平滑、周期的低频部分,保持高效的计算能力,而对具有强随机性的高频部分,则通过LSTM进行预测,即采用结合MLR和LSTM这两种方法获得实际预测负荷。最后,通过实验计算来自中国西部的测试数据,验证该方法的有效性。
【机 构】
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国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院,国网黑龙江省电力有限公司黑河供电公司,国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司
【基金项目】
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国网黑龙江省电力有限公司科技项目《采用人工智能的哈尔滨地区负荷预测及关键因素分析》(项目编号:52243719000T)。
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由于短期负荷非静止和强随机特征,难以准确预测负荷行为。为此,提出了改进的短期负荷预测方法。应用集合经验模态分解算法,依据频率从低到高将负荷分组;通过MLR预测平滑、周期的低频部分,保持高效的计算能力,而对具有强随机性的高频部分,则通过LSTM进行预测,即采用结合MLR和LSTM这两种方法获得实际预测负荷。最后,通过实验计算来自中国西部的测试数据,验证该方法的有效性。
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