基于变分模态分解和多模型融合的用户级综合能源系统超短期负荷预测OA北大核心CSTPCD
Ultra Short-term Load Forecasting of User Level Integrated Energy System Based on Variational Mode Decomposition and Multi-model Fusion
针对用户级综合能源系统(integrated energy system,IES)多元负荷波动性和随机性较强、精确预测难度较大的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和多模型融合的超短期负荷预测方法.首先采用VMD将IES各类负荷序列分解成不同的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后将各IMF结合气象信息构造不同的特征集,分别输入支持向量回归机…查看全部>>
叶剑华;曹旌;杨理;罗凤章
天津市信息传感与智能控制重点实验室(天津职业技术师范大学),天津市 津南区 300222国网天津市电力公司,天津市 河北区 300010国网重庆永川供电公司,重庆市 永川区 402160智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 南开区 300072
信息技术与安全科学
综合能源系统负荷预测变分模态分解支持向量回归机长短期记忆网络卷积神经网络
《电网技术》 2022 (7)
复杂交直流混合配电系统可靠性评估与优化研究
2610-2618,中插15-中插18,13
国家自然科学基金项目(51977140).
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