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基于CEEMDAN-LSTM-CNN網絡的短期電力負荷預測

來源：電工電氣發布時間：2023-07-01 11:01 瀏覽次數：563

基于CEEMDAN-LSTM-CNN網絡的短期電力負荷預測

簡定輝，李萍，黃宇航，梁志洋

(寧夏大學物理與電子電氣工程學院，寧夏銀川 750021)

摘要：短期電力負荷隨機性和波動性較強，傳統的負荷預測方法難以掌握短期負荷變化的規律。為提高短期電力負荷預測精度，提出一種融合自適應噪聲完備集合經驗模態分解 (CEEMDAN)、長短時記憶 (LSTM) 網絡、卷積神經網絡 (CNN) 的短期電力負荷預測方法。從數據集中提取原始負荷序列，利用 CEEMDAN 將其分解為多個固有模式函數 (IMF)，降低其非穩定性；采用 LSTM 網絡分析各分量時序特征，獲得多個預測結果；將各預測結果疊加后通過 CNN 和全連接層分別進行特征提取和數據特征學習，獲得最終負荷預測結果。將所提方法分別與基準模型及其他文獻方法通過實際算例進行對比分析，結果表明，所提方法能夠準確掌握負荷變化的規律，且在一天負荷預測問題中精度達到97.32%。

關鍵詞： 電力負荷預測；自適應噪聲完備集合經驗模態分解；長短時記憶網絡；卷積神經網絡；皮爾遜相關系數

中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2023)06-0001-06

Short-Term Power Load Forecasting Based on

CEEMDAN-LSTM-CNN Network

JIAN Ding-hui, LI Ping, HUANG Yu-hang, LIANG Zhi-yang

（School of Physics and Electronic-Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China）

Abstract: The randomness and fluctuation of short-term power load are strong, which makes the traditional power load forecasting method difficult to grasp the rule of short-term load variation. In order to increase the accuracy of short-term power load forecasting, the paper puts forward a new short-term power load forecasting method with the combination of Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise(CEEMDAN), Long Short-Term Memory(LSTM) network and Convolutional Neural Network(CNN). It first extracts original load series from dataset and uses CEEMDAN to decompose them into several Intrinsic Mode Functions(IMF), decreasing their non-stability.Then, LSTM network is adopted to analyze quantified time series characteristics to achieve several forecasting results. Thirdly, after superimposing these forecasting results, CNN and the fully connected layer are used to extract features and learn date features respectively to obtain the final power load forecasting results. The proposed method is compared with the benchmark model and other literature methods by practical examples. The results show that it can accurately grasp the rule of load variation, and the accuracy of the daily load prediction problems reaches 97.32%.

Key words: power load forecasting; CEEMDAN; LSTM; CNN; Pearson correlation coefficient

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