基于VMD-SE和BiLSTM在短期负荷预测应用

针对传统单一的预测方法精度不高,为进一步提高预测精度,提出VMD-SE与BiLSTM结合的形式建立预测模型,分析和利用气象参数、日期类型等辅助参数之间的相关性。首先对一段时间的用电负荷运用VMD分解,分解形成一系列子序列;然后运用样本熵对各个子序列分析其复杂度,并进行重构减少预测的规模;最后对得到的新的子序列与天气参数、日期类型通过BiLSTM模型进行预测,将得到各个子序列的预测值进行相加处理,再进行反归一化最终得到预测的结果。通过仿真验证并与其他模型进行比较,该模型的预测精度为98.63%,预测精度较高,具有较好的理论和实践意义。

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本文档关键词:负荷,短期,预测,VMD,SE