总的来说,基于CEEMD-ITSABiLSTM组合模型的短期负荷预测方法是一种有效的电力负荷预测方法。它结合了CEEMD、ITSABiLSTM和BiLSTM三种方法的优点,能够有效地提取负荷数据的特征并捕捉其时序变化规律,从而提高了短期负荷预测的精度和稳定性。基于LSTM与GBoost组合模型的超短期电力负荷预测引言随着能源市场的不断发展和电力系统...
本发明提出了一种基于CEEMDLSTMMLR的短期电力负荷预测方法,步骤1:获取电力负荷数据,并对所得到的数据集进行预处理;步骤2:将输入数据通过CEEMD分解为有限个IMF分量和一个残余分量,根据各分量波动周期长短合并重组为高频分量和低频分量;步骤3:对高频分量应用LSTM神经网络进行预测,并用贝叶斯算法对LSTM网络超参数寻优;步骤...
基于CEEMD-LSTM的综合能源系统多元负荷预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于CEEMD-LSTM的综合能源系统多元负荷预测方法说明:本发明提出了一种基于CEEMD‑LSTM的综合能源系统多元负荷预测方法,利用标准分数归一化的方...专利查询请上爱企查
采用互补集合经验模态分解法将冷,热,电负荷序列分解为各组本征模态函数(IMF)均值分量并进行筛选保留与负荷预测相关度较高的IMF均值分量;将各组筛选后的IMF均值分量以及天气因素数据输入长短期记忆网络(LSTM)模型进行训练和学习得到最终CEEMDLSTM负荷预测模型;将预测的各组IMF均值分量相加并进行归一化逆变换得到最终预测...