基于双层优化VMD-LSTM的农村超短期电力负荷预测OA北大核心CSTPCD
稳定的供电是农村发展建设的有力保障,而电力负荷水平是建设效果的重要衡量标准,因此建立精确的负荷预测模型可以更准确直观显现电力负荷情况,为供电公司制定决策提供有力支撑。由于LSTM负荷预测模型在数据预测方面存在收敛性差、预测精度不高等问题,为提高模型的预测精度,提出一种基于双层优化VMD-LSTM的超短期电力负荷预测方法。首先提出麻雀算法优化变分模态分解(sparrow variational mode decomposition,SVMD),通过…查看全部>>
王俊;王继烨;程坤;方均;鞠丹阳
沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳110161沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳110161沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳110161沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳110161国网内蒙古东部电力有限公司呼伦贝尔供电公司,内蒙古呼伦贝尔162650
动力与电气工程
长短期预测双层优化樽海鞘群算法变分模态分解叠加预测
《沈阳农业大学学报》 2024 (1)
P.92-102,11
国家电网公司科技项目(SGTYHT/23-JS-001)国家自然科学基金项目(61903264)。
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