集成自适应啁啾模态分解和BiLSTM的短期负荷组合预测模型

为提高用户侧短期负荷预测的精度,提出了一种基于自适应啁啾模态分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)和麻雀搜索算法(sparrowsearchalgorithm, SSA)优化双向长短时记忆网络(bi-directionallongshort-term memory, BiLSTM)的短期负荷组合预测方法。针对短期电力负荷存在波动性强和非平稳性的问题,采用ACMD将短期负荷时间序列分解为多个相对简单的子分量,使用BiLSTM分别对各子分量进行预测。同时,为克服BiLSTM参数取值不同导致预测结果不稳定的问题,使用SSA优化BiLSTM模型的超参数。最后将各子分量预测结果叠加得到最终预测结果。通过具体算例,分别与单一预测模型和多种组合预测模型进行比较,实验结果表明该方法具有更高的预测精度。