公开(公告)号：CN117394342A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311413805.4

申请日：2023-10-27

Applicant: 上海电机学院

Inventor： 田海驎 ,  王芳

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2113 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明属于负荷预测技术领域，具体公开了一种基于VMD和改进灰狼算法的电力负荷预测方法，包括引入VMD变分模态分解算法，将负荷序列分解成有限带宽的子序列，将子序列分别带入预测模型并叠加得到最后的预测结果；建立CNN卷积神经网络和LSTM长短时记忆神经网络相结合的组合负荷预测模型。使用改进的I GWO灰狼优化算法对LSTM中的网络参数进行寻优；建立VMD‑I GWO‑CNN‑LSTM负荷预测模型；预测结果的分析；本发明通过引入变分模态分解算法实现数据去噪，利用Pearson相关系数实现数据降维。改进GWO算法，提高算法的寻优能力。采用VMD‑I GWO‑CNN‑LSTM混合预测模型，提升了负荷预测的准确率。