一种基于ESMD分解和纠错策略优化的BiLSTM短期负荷预测方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
一种基于ESMD分解和纠错策略优化的BiLSTM短期负荷预测方法
申请号:CN202511559391
申请日期:2025-10-29
公开号:CN121031918A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明属于短期尺度电力系统负荷数据预测领域,其公开了一种基于ESMD分解和纠错策略优化的BiLSTM短期负荷预测方法,首先通过ESMD分解算法对负荷数据自适应分解为若干个分量,减少原有数据的噪声;然后利用BiLSTM模型对这些分量进行预测得到初步的预测结果;纠错策略ECS计算负荷原始数据与初步预测结果之间的误差序列,利用BiLSTM模型对误差序列进行预测;误差序列预测结果与初步预测结果相加得到最终预测结果。同时本发明方法通过消融实验,验证了所提方法在各性能指标上的显著提升,为短期尺度电力系统负荷预测提供了一种高效、精准的解决方案。
技术关键词
短期负荷预测方法 纠错策略 BiLSTM模型 序列 误差 负荷预测模型 电力系统负荷数据 电力系统负荷预测 分解算法 时序依赖关系 曲线 三次样条插值 滑动窗口 信号 极值 线段 双层结构 优化器