【摘 要】
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为了充分挖掘不同尺度影响因子对短期电力负荷的影响，以及解决预测精度受数据非平稳特性影响的问题，提出了一种基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法。该方法先采用变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将历史负荷分解为若干平稳性好的本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）分量，再把VMD分解得到
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62163036）； 云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目（202105AC160094）；
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为了充分挖掘不同尺度影响因子对短期电力负荷的影响，以及解决预测精度受数据非平稳特性影响的问题，提出了一种基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法。该方法先采用变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将历史负荷分解为若干平稳性好的本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）分量，再把VMD分解得到的各个历史负荷的IMF分量和气象数据分别送入时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）进行特征提取；将所有TCN网络提取的特征融合为一个新的特征向量；最后将融合得到的特征向量与经过One-Hot编码的日期因素特征向量拼接，把拼接得到的向量送入随机森林网络进行预测。通过公开的电力负荷数据集对本方法进行验证，结果表明所提方法与现有模型相比具有更高的预测精度。
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