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(zhǔn)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(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)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(zhǔn)確地捕捉到序列中的內(nèi)在規(guī)律，容易導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的不準(zhǔn)確。

3.方法介紹

為了進一步提高電力負荷預(yù)測的準(zhǔn)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(xùn)練集和測試集。在訓(xùn)練過程中，首先對訓(xùn)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(xùn)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(zhǔn)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(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。未來的研究可以進一步探索其他深度學(xué)習(xí)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(zhǔn)確性。因此，