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本发明公开了一种基于PSO优化VMD分解的短期电力负荷预测方法,包括以下步骤:基于PSO优化算法,以样本熵为适应度函数对VMD分解法的参数进行寻优,获得最优参数,进而获得优化后的VMD分解法;基于优化后的VMD分解法分解原始负荷序列,获得复杂度最小的子序列分量;构建TCN‑Attention预测模型并进行训练,基于训练后的TCN‑Attention预测模型对子序列分量进行预测,获得短期电力负荷预测结果。本发明使用PSO优化后的VMD分解法对负荷进行分解,弥补了VMD分解法需要人工调整参数的缺点,
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117291301A
(43)申请公布日2023.12.26
(21)申请号202311238922.1G06N3/0442(2023.01)
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