基本信息:
- 专利标题： 一种基于VMD分解和改进双层BILSTM网络的短期负荷预测方法
- 申请号：CN202111324025.3 申请日：2021-11-10
- 公开(公告)号：CN114330814A 公开(公告)日：2022-04-12
- 发明人： 朱庆 , 马宛星 , 徐石明 , 高挺 , 王缘 , 韦思雅 , 郑红娟 , 俞航 , 顾琳琳
- 申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁区诚信大道19号; ; ; ;
- 专利权人： 国电南瑞南京控制系统有限公司,国电南瑞科技股份有限公司,国网浙江省电力有限公司台州供电公司,国网浙江省电力有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国电南瑞南京控制系统有限公司,国电南瑞科技股份有限公司,国网浙江省电力有限公司台州供电公司,国网浙江省电力有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁区诚信大道19号; ; ; ;
- 代理机构： 南京纵横知识产权代理有限公司
- 代理人： 母秋松
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于VMD分解和改进双层BILSTM网络的短期负荷预测方法，构建改进双层BiLSTM网络负荷预测模型，设置超参数，利用训练集、验证集对改进双层BiLSTM网络负荷预测模型进行训练，获取网络参数，得到训练后的改进双层BiLSTM网络负荷预测模型；将历史时刻对应的负荷序列、VMD分解后的负荷子序列、温度序列输入到训练后的改进双层BiLSTM网络负荷预测模型，得到t+1时刻负荷的预测结果。本发明将复杂的负荷时间序列分解为频率更加集中、周期性更突出的若干子序列。有效降低了训练误差、提高了训练稳定性。提高预测模型的训练速度，保证模型误差的收敛趋势，避免陷入局部最优。