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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明提供一种基于变分非线性调频模态分解的短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一、采用最大信息系数理论对电力负荷与气象信息进行非线性耦合分析，根据MIC值大小进行特征选取；步骤二、采用变分非线性调频模态分解处理非线性非平稳负荷数据，将非线性非平稳负荷数据分解为相应分量；步骤三、构建TCN‑TPA‑LSTM组合预测模型，将分量输入到TCN‑TPA‑LSTM组合预测模型中得到各分量预测结果，根据各分量预测评价指标选取对应预测模型；步骤四、综合各分量预测值，得到整体预测结果。该方法引入MIC理论与VNCMD方法对电力负荷影响因素进行分析并进行负荷非线性分解，获取负荷平稳分量，并提出将TCN模型与TPA‑LSTM模型组合进行预测的方法，提高预测准确度。
主权项：1.一种基于变分非线性调频模态分解的短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采用最大信息系数理论对电力负荷与气象信息进行非线性耦合分析，根据MIC值大小进行特征选取；步骤二、采用变分非线性调频模态分解处理非线性非平稳负荷数据，将非线性非平稳负荷数据分解为相应分量；步骤三、构建TCN-TPA-LSTM组合预测模型，将分量输入到TCN-TPA-LSTM组合预测模型中得到各分量预测结果，根据各分量预测评价指标选取对应预测模型；步骤四、综合各分量预测值，得到整体预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 基于变分非线性调频模态分解的短期电力负荷预测方法
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