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基于VMD-LSTM-LightGBM的多特征短期电力负荷预测

张未 余成波 王士彬 李涛 何鑫 陈佳

南方电网技术2023，Vol.17Issue(2)：74-81,8.
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南方电网技术2023，Vol.17Issue(2)：74-81,8.DOI:10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2023.02.009

基于VMD-LSTM-LightGBM的多特征短期电力负荷预测

Multi-Featured Short-Term Power Load Forecasting Based on VMD-LSTM-LightGBM

张未 1余成波 2王士彬 1李涛 2何鑫 3陈佳4

作者信息

  • 1. 重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆 400045
  • 2. 重庆市能源互联网工程技术研究中心,重庆 400045
  • 3. 国网重庆市电力公司市南供电分公司,重庆 401336
  • 4. 国网四川省电力公司遂宁供电公司,四川 遂宁 629000
  • 折叠

摘要

关键词

多特征/变分模态分解(VMD)/长短期记忆(LSTM)/轻量级梯度提升机(LightGBM)/短期负荷预测/残差量

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张未,余成波,王士彬,李涛,何鑫,陈佳..基于VMD-LSTM-LightGBM的多特征短期电力负荷预测[J].南方电网技术,2023,17(2):74-81,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61976030). （61976030）

南方电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-0629

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