基于CEEMDAN-CSO-LSTM-MTL的综合能源系统多元负荷预测OA北大核心
Multivariate Load Forecasting of Integrated Energy System Based on CEEMDAN-CSO-LSTM-MTL
随着综合能源系统的不断发展、负荷侧与源侧资源灵活互动,现有单一负荷预测方法难以把握多元负荷间的耦合特征,导致综合能源系统多元负荷预测精度不足.基于此,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)-纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)-长短期记忆…查看全部>>
With the continuous development of integrated energy systems and the flexible interaction between load side and source side resources,existing single load forecasting methods are difficult to grasp the coupling characteristics between multiple loads,resulting in insufficient accuracy in the prediction of multiple loads in integrated energy systems.Based on this,a comprehensive energy system short-term load forecasting model is proposed,which combines complet…查看全部>>
王永利;刘泽强;董焕然;李德鑫;陈鑫;郭璐;王佳蕊
华北电力大学经济与管理学院,北京市 102206华北电力大学经济与管理学院,北京市 102206华北电力大学经济与管理学院,北京市 102206国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,长春市 130000华北电力大学经济与管理学院,北京市 102206华北电力大学经济与管理学院,北京市 102206国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,长春市 130000
动力与电气工程
负荷预测综合能源系统多元负荷长短期记忆网络多任务学习
load forecastingintegrated energy systemmultiple loadLSTMMTL
《电力建设》 2025 (1)
72-85,14
教育部人文社科规划基金项目(22YJA630093) This work is supported by Ministry of Education Humanities and Social Science Planning Fund Project(No.22YJA630093).
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