【摘 要】
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短期负荷预测既是电网规划的重要组成部分,也是系统可靠、高效运行的前提和基础。采用EEMD(集合经验模态分解)方法将区域能源互联网历史负荷数据分解成若干分量,再对各个分量
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71871160),上海市“科技创新行动计划”高新技术领域项目(19511101600)
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短期负荷预测既是电网规划的重要组成部分,也是系统可靠、高效运行的前提和基础。采用EEMD(集合经验模态分解)方法将区域能源互联网历史负荷数据分解成若干分量,再对各个分量分别建立模型,运用LSTM(长短期记忆神经网络)设置对应的隐藏层数,对各个分量分别进行预测,最后叠加预测值得出最终预测结果。将EEMD-LSTM算法与LSTM算法、 EMD-LSTM算法以及Elman算法进行比较,结果表明EEMD-LSTM算法在区域能源互联网负荷预测中能够实现较好的预测精度,具有很好的应用前景和推广价值。
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