基于 VMD-改进最优加权法的短期负荷变权 组合预测策略

为提升短期电力负荷预测精度,提出了一种变权组合预测策略。首先,为了降低负荷数据的不平稳度,使用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)将负荷数据分解成了高频、低频、残差3种特征模态分量。其次,充分计及负荷数据的时序特点,参考指数加权法原理设计自适应误差重要性量化函数,并结合组合模型在时间窗口内的历史负荷数据的均方预测误差设计改进最优加权法的目标函数和约束条件,以完成子模型的准确变权。最后,针对波动较强的高频分量选定极端梯度提升(XGBoost)和卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)模型并使用改进最优加权法进行组合预测、低频分量使用多元线性回归(MLR)模型预测、残差分量使用LSTM模型预测,叠加各模态分量的预测结果,实现了短期负荷数据的准确预测。实验结果表明,使用策略组合模型的平均绝对百分比误差为4.18%。与使用传统组合策略的组合模型相比,平均绝对百分比预测误差平均降低了0.87%。