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基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究.pdfVIP

基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究.pdf

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    第卷第期水电能源科学

    424Vol.42No.4

    年月

    20244WaterResourcesandPowerAr.2024

    p

    :/

    DOI10.20040.cnki.1000-7709.2024

    j

    基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究

    1112

    ,,,

    王晨李又轩吴其琦邬蓉蓉

    (,;,)

    1.广西科技大学自动化学院广西柳州5450062.广西电网有限责任公司电力科学研究院广西南宁530023

    :、,

    摘要针对区域电力负荷的时间序列数据随机性强预测精度低及单一模型的数据特征提取能力差等问题

    ()、、()。

    提出了一种支持向量机SVMSTL时序分解法长短期记忆神经网络LSTM组合的电力负荷预测模型

    ,

    该模型利用SVM对时间序列的电力负荷数据进行初始预测并通过STL时序分解法对残差序列进行时序分

    ,,,。

    解从而提高残差序列的稳定性减小其随机性最后用LSTM对SVM的预测误差进行修正试验结果证

    ,

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