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基于VMD-LSTM-Attention模型的短期负荷预测研究

穆晨宇 薛文斌 穆羡瑛 田永明 杜建城 邹德凡

现代电子技术2023,Vol.46Issue(17):174-178,5.
现代电子技术2023,Vol.46Issue(17):174-178,5.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2023.17.033

基于VMD-LSTM-Attention模型的短期负荷预测研究

Research on short-term load forecasting based on VMD-LSTM-Attention model

穆晨宇 1薛文斌 1穆羡瑛 1田永明 1杜建城 1邹德凡2

作者信息

  • 1. 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司,新疆 乌鲁木齐 830001
  • 2. 华北电力大学 电气与电子工程学院,北京 102206
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/电力负荷预测/VMD/LSTM网络/注意力机制/预测精度

Key words

deep learning/power load forecasting/VMD/LSTM network/attention mechanism/prediction accuracy

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

穆晨宇,薛文斌,穆羡瑛,田永明,杜建城,邹德凡..基于VMD-LSTM-Attention模型的短期负荷预测研究[J].现代电子技术,2023,46(17):174-178,5.

基金项目

国网新疆电力有限公司科技项目(5230WJ220005) (5230WJ220005)

现代电子技术

OA北大核心CSTPCD

1004-373X

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