基于改進BI-LSTM與CEEMDAN組合模型的短期電力負荷預(yù)測研究

基于改進BI-LSTM與CEEMDAN組合模型的短期電力負荷預(yù)測研究基于改進BI-LSTM與CEEMDAN組合模型的短期電力負荷預(yù)測研究

摘要：隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展和用電需求的增加，準確預(yù)測電力負荷對于實現(xiàn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和優(yōu)化調(diào)度至關(guān)重要。本文將改進的雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BI-LSTM）與復(fù)雜經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法（CEEMDAN）相結(jié)合，提出了一種新的短期電力負荷預(yù)測模型。通過對歷史電力負荷數(shù)據(jù)進行CEEMDAN分解，得到多個小波函數(shù)及其對應(yīng)的振幅和相位，再將這些小波函數(shù)輸入到改進的BI-LSTM模型進行預(yù)測，最終得到電力負荷的預(yù)測結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該組合模型能夠有效提高電力負荷的預(yù)測精度，提高電力系統(tǒng)的運行效率。

1.引言

電力負荷預(yù)測是電力系統(tǒng)調(diào)度和供需平衡的重要工作，對于確保電力供應(yīng)的可靠性和經(jīng)濟性具有重要意義。隨著電力負荷的不斷增加和電網(wǎng)的復(fù)雜化，傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型和時間序列模型在預(yù)測精度上存在一定的局限性。因此，引入機器學習和深度學習技術(shù)成為提高負荷預(yù)測精度的一種有效途徑。

2.相關(guān)工作

雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BI-LSTM）具有對序列數(shù)據(jù)建模能力強、能有效處理長期依賴關(guān)系等優(yōu)點，在電力負荷預(yù)測中得到了廣泛應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的BI-LSTM模型對于輸入序列的處理并不能準確地捕捉到序列中的內(nèi)在規(guī)律，容易導致預(yù)測結(jié)果的不準確。

3.方法介紹

為了進一步提高電力負荷預(yù)測的準確性，本文采用了復(fù)雜經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法（CEEMDAN）對電力負荷數(shù)據(jù)進行處理。CEEMDAN方法是一種有效的非線性和非平穩(wěn)信號分解方法，能夠?qū)⒃夹盘柗纸獬啥鄠€本征模態(tài)函數(shù)（IMF），得到原始信號的局部特征。然后，將得到的IMF輸入到改進的BI-LSTM模型中進行進一步預(yù)測。

4.實驗設(shè)計

本文使用某電力系統(tǒng)2018年的電力負荷數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集。在訓練過程中，首先對訓練集數(shù)據(jù)進行CEEMDAN分解，得到多個IMF和一個殘差項。然后，將IMF作為輸入序列，殘差項作為輸出序列，構(gòu)建改進的BI-LSTM模型進行訓練。最后，使用測試集數(shù)據(jù)對模型進行測試。

5.結(jié)果與分析

實驗結(jié)果表明，改進的BI-LSTM與CEEMDAN組合模型在電力負荷預(yù)測方面具有較好的性能。相比于傳統(tǒng)的BI-LSTM模型，該組合模型在預(yù)測精度和穩(wěn)定性方面都得到了顯著的提升。通過對預(yù)測結(jié)果的誤差分析發(fā)現(xiàn)，該組合模型能夠更好地捕捉到電力負荷序列的長期依賴關(guān)系和非線性特征，進一步提高了模型的預(yù)測準確性。

6.結(jié)論與展望

本文基于改進的BI-LSTM與CEEMDAN組合模型，提出了一種新的短期電力負荷預(yù)測方法。實驗結(jié)果表明，該組合模型能夠有效提高電力負荷預(yù)測的準確性和穩(wěn)定性。未來的研究可以進一步探索其他深度學習模型和信號分解方法的組合，進一步提升電力負荷預(yù)測的精度和效果本研究使用了改進的BI-LSTM與CEEMDAN組合模型進行了電力負荷預(yù)測實驗。實驗結(jié)果表明，該組合模型在預(yù)測精度和穩(wěn)定性方面較傳統(tǒng)的BI-LSTM模型有顯著提升。進一步的誤差分析顯示，該組合模型能夠更好地捕捉電力負荷序列的長期依賴關(guān)系和非線性特征，從而提高了預(yù)測準確性。因此，