文献类型：期刊文章

作　　者：李飞宏[1] 肖迎群[2]

LI Feihong;XIAO Yingqun(School of Electrical Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China;School of Big Data,Guizhou Institute of Technology,Guiyang 550003,China)

机构地区：[1]贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550025 [2]贵州理工学院大数据学院,贵州贵阳550003

出　　处：《中国测试》

年　　份：2023

卷　　号：49

期　　号：10

起止页码：120-127

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、IC、JST、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高负荷预测精度,该文提出一种基于VMD-GRU-EC的短期电力负荷预测方法。针对原始负荷序列非线性和非平稳性的特点,利用VDM分解方法将原始负荷序列分解得到若干个子序列,利用GRU模型分布针对每个子序列建立预测模型,最终将每个子序列的预测值相加得到负荷序列的初始预测值。在得到负荷序列的初始预测之后可得到误差序列,同样利用VMD-GRU模型预测误差序列。利用VMD-GRU模型依次得到初始预测负荷和误差序列后,通过误差校正(error correction,EC)得到最终的预测负荷。实验研究表明,在所有预测模型中,该文所提预测方法预测精度最高,稳定性最强。验证所提模型的有效性与优越性。

关 键 词：负荷预测  变分模态分解  门控循环单元  误差校正  

分 类 号：TB9] TM715]