基于VMD-ISPO-BiLSTM的低压台区负荷预测
国网甘肃省电力公司市场营销事业部; 国网甘肃省电力公司平凉供电公司
摘要
随着新型电力系统的建设与发展，负荷的复杂性、波动性以及随机性成为台区电网稳定性的一大挑战。为满足新形势下的台区负荷预测工作的实际需求，亟需精准的负荷预测来支撑台区内负荷的调控和消纳。通过变分模态分解(VMD)对原始时间序列进行分解、利用最大信息系数（MIC）对原始特征集进行筛选得到时间依赖性和相关性更强的子序列。同时，结合改进粒子群算法（IPSO）对双向LSTM模型进行参数优化，确保模型具有最佳的预测效果。最后，通过甘肃某低压台区的实测数据对模型进行验证，证明了该模型的良好性能。