电力负荷预测实质是时间序列预测问题,存在非平稳性和影响因素的复杂性.为了提高预测精度,解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大,选取困难的问题,本文提出了一种利用麻雀搜索算法(SSA)优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型(SSA-LSTM),通过历史用电负荷数据,相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测....
电力负荷预测实质是时间序列预测问题,存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度,解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大、选取困难的问题,本文提出了一种利用麻雀搜索算法(SSA)优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型(SSA-LSTM),通过历史用电负荷数据、相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测。
基于VMD-SSA-LSTM的短期电力负荷预测系统是由三峡大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0436510,属于分类,想要查询更多关于基于VMD-SSA-LSTM的短期电力负荷预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
将分解得到的子信号作为输入,训练LSTM模型。LSTM模型可以学习子信号的模式和趋势。 使用训练好的LSTM模型,对未来的光伏发电功率进行预测。 使用麻雀算法对LSTM模型的参数进行优化,以提高预测精度。 对预测结果进行评估和验证,包括计算误差、绘制预测曲线等。 通过以上流程,我们可以得到一种基于麻雀算法优化SSA-VMD-LSTM的...
通过这些步骤,可以进行基于SSA优化LSTM时间序列预测的研究,并为实际应用中的时间序列预测问题提供更准确的解决方案。 2 运行结果3 参考文献 文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。[1]赵婧宇,池越,周亚同.基于SSA-LSTM模型的短期电力负荷预测[J].电工电能新...
之前分享了预测的程序基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测【核心部分复现】,该程序预测效果比较好,并且结构比较清晰,但是仍然有同学咨询混合算法的预测,本次分享基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测,本程序参考文章《基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测》和《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》,采用不同方法...
文章提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的双向长短时记忆(Bi-directional LSTM,Bi-LSTM)神经网络的母线负荷预测方法。该方法充分利用Bi-LSTM神经网络捕获先验知识信息的能力,然后利用SSA进行优化。最后,以实际10...
进行负荷预测还要将不同影响因素的量纲考虑在其中,量纲的不同对最后的预测结果也存在一定的影响,故对样本数据进行归一化处理,以消除不同量纲对短期电力负荷预测结果的影响。当进行负荷预测时,长短期记忆(LSTM)神经网络模型存在的不足是:关键参数主要是依靠研究人员的经验选取的。为了解决此问题,引入麻雀搜索算法(Sparrow...
为提高月径流预测精度,提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了月径流预测模型(VMD-SSA-LSTM).首先利用VMD对历史径流数据进行分解,然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优,并将分解出的月径流分量输入到LSTM神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到月径流预测值,并以福建池潭...
此外,本文还将Adaboost集成学习算法应用于SSA-KELM模型,进一步提高预测精度。 1. 极限学习机(ELM) ELM是一种单隐层前馈神经网络,其输出为: f(x) = ∑_{i=1}^{L}β_ih(x,a_i,b_i) 其中,L表示隐层节点数,β_i表示输出权重,h(x,a_i,b_i)表示隐层节点的输出,a_i和b_i分别表示隐层节点的输入...