基于EMD-IPSO-LSTM模型的短期电力负荷预测_赵一鸣.pdf

《基于EMD-IPSO-LSTM模型的短期电力负荷预测》讲解了准确预测短期电力负荷对于提高发电厂电力调度和电力系统经济性的重要性。该论文提出了一种经验模态分解（EMD）与改进粒子群算法（IPSO）结合长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型，以应对负荷数据的非线性和非平稳特性。文中阐述了利用EMD处理非线性的负荷序列，并将其分解为多个本征模态函数（IMF）及残差（Res）。为了更有效地寻找LSTM参数的最优解，引入非线性递减分配方法和正弦函数来改进PSO的惯性权重和学习因子。通过IPSO优化LSTM的第一层神经元个数、损失率以及批量大小等参数，将所有IMF和Res分为高频、中频、低频三组分量，并代入优化后的LSTM网络进行预测。最终，通过叠加各分量预测结果获得总预测值。实验部分采用GEFCom2014预测竞赛电力负荷数据集进行仿真实验，并对LSTM、IPSO-LSTM、EMD-PSO-LSTM三种模型进行了比较，结果显示所提出的EMD-IPSO-LSTM模型在预测精度上具有显著优势。

《基于EMD-IPSO-LSTM模型的短期电力负荷预测》适用于电力行业的研究人员和技术人员，特别是那些专注于电力系统调度、负荷预测和智能电网领域的专家。此外，该文档也适合从事机器学习、时间序列分析和优化算法研究的学者参考。文中介绍的方法和实验结果不仅为电力行业提供了新的预测工具，也为其他需要处理非线性和非平稳时间序列数据的领域提供了借鉴。通过对EMD、IPSO和LSTM的结合应用，能够帮助读者理解如何有效整合多种技术手段以解决复杂的数据预测问题。