【摘 要】
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短期负荷预测作为电力调度中的关键一环,对电网未来的发展具有深远的意义。提出一种基于变分模态分解(VMD)和深度置信网络(DBN)的短期负荷预测模型。首先,采用VMD算法将负荷
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短期负荷预测作为电力调度中的关键一环,对电网未来的发展具有深远的意义。提出一种基于变分模态分解(VMD)和深度置信网络(DBN)的短期负荷预测模型。首先,采用VMD算法将负荷数据分解成不同的本征模态函数(IMF);然后结合DBN网络对每个IMF进行预测;最后,叠加每个部分的预测结果,得到VMD-DBN模型的预测结果。实验结果表明:相对于单一使用DBN方法以及经验模态分解(EMD)组合DBN方法,本文所提方法在预测精度上有显著提升。
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