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为提高电力负荷的预测精度,提出一种基于VMD-SE的电力负荷分量的多特征短期预测方法。首先采用变分模态分解(VMD)将原始负荷分解为一系列模态分量与残差,VMD的分解层数由样本熵值(sampleentropy,SE)确定;然后对比原始负荷与模态分量的SE值,重构为平稳分量和波动分量,来降低运算规模;同时利用皮尔逊相关系数来筛选特征变量,删除特征冗余,建立灰狼算法优化后的支持向量回归模型(GWO-SVR)和长短期记忆神经网络(LSTM)分别对平稳分量和波动分量预测;最后以某地区2018—2020年用电负荷为例进行实验。实验证明:此模型精准度高达94.7%,平均绝对百分误差降低到2.98%,具有更好的精准性和适用性。 相似文献
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