基于VMD-LSTM的电力负荷预测研究附Matlab代码

Matlab大师兄

于 2025-06-29 11:03:16 发布

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文章标签： lstm matlab 人工智能

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🔥 内容介绍

本研究针对电力负荷时间序列的复杂性和非线性特征，提出基于变分模态分解（VMD）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的电力负荷预测模型。通过 VMD 对原始电力负荷数据进行分解，降低数据复杂度，提取不同频率特征分量；再利用 LSTM 强大的时间序列处理能力，对各分量分别预测后重构，实现高精度电力负荷预测。实验结果表明，该模型相比传统预测方法及单一模型，能更有效捕捉电力负荷变化规律，显著提高预测精度，为电力系统调度、资源优化配置提供有力支持。

关键词

变分模态分解；长短期记忆网络；电力负荷预测；时间序列分析；预测模型

一、引言

（一）研究背景

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求日益增长且呈现出复杂多变的特性。电力负荷受天气条件、节假日、工业生产活动、居民生活作息等多种因素影响，具有明显的周期性、随机性和非线性。准确的电力负荷预测是电力系统安全稳定运行、合理安排发电计划、优化资源配置的重要基础。若预测不准确，可能导致发电资源浪费、供电可靠性降低、电力系统运行成本增加等问题。因此，研究高效、准确的电力负荷预测方法，对保障电力系统稳定、提升电力企业经济效益具有重要意义。

（二）研究目的与意义

本研究旨在构建基于 VMD-LSTM 的电力负荷预测模型，通过结合 VMD 和 LSTM 的优势，深入挖掘电力负荷数据的内在特征和变化规律，提高电力负荷预测的准确性和可靠性。准确的电力负荷预测能够帮助电力调度部门提前制定科学合理的发电计划，降低备用容量需求，减少发电成本；有助于电力企业优化电网运行，提高供电质量和服务水平；同时，为电力市场交易、新能源并网等提供决策依据，促进电力行业可持续发展。从学术角度看，本研究探索新的模型组合在电力负荷预测中的应用，丰富了时间序列预测的理论和方法。

（三）国内外研究现状

在电力负荷预测领域，国内外学者开展了大量研究工作。早期主要采用传统统计方法，如时间序列分析法（ARIMA）、回归分析法等。这些方法基于历史数据建立数学模型，对具有平稳性和线性特征的数据有一定预测效果，但难以处理电力负荷的非线性和复杂变化。

随着人工智能技术的发展，机器学习算法逐渐应用于电力负荷预测，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。SVM 通过寻找最优超平面实现数据分类和回归预测，在小样本数据预测中表现良好，但对大规模数据处理效率较低；RF 通过构建多棵决策树并综合结果进行预测，具有较好的抗噪声能力和泛化性能，但在处理高维数据时容易出现过拟合现象。

近年来，深度学习算法在时间序列预测领域取得了显著成果，其中 LSTM 神经网络由于能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，在电力负荷预测中得到广泛应用。然而，单一的 LSTM 模型在处理复杂电力负荷数据时，仍存在特征提取不充分、预测精度有待提高等问题。为解决这些问题，研究者尝试将数据分解方法与深度学习模型相结合。变分模态分解（VMD）作为一种新兴的信号分解方法，能够自适应地将复杂信号分解为若干个不同频率的模态分量，在信号处理领域展现出良好性能。目前，将 VMD 与 LSTM 结合用于电力负荷预测的研究相对较少，本研究将深入探索该模型在电力负荷预测中的应用潜力。

二、VMD-LSTM 模型原理

（二）长短期记忆网络（LSTM）原理

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门控机制有效解决了 RNN 在训练过程中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM 的基本单元是 LSTM 细胞，每个 LSTM 细胞包含遗忘门、输入门和输出门三个门控结构。

遗忘门：遗忘门根据上一时刻隐藏层的输出和当前时刻的输入，通过 Sigmoid 函数输出一个 0 到 1 之间的值，用于控制上一时刻细胞状态中信息的保留程度。当输出值接近 1 时，表示大部分信息被保留；当输出值接近 0 时，表示大部分信息被遗忘。

输入门：输入门首先通过 Sigmoid 函数决定当前输入信息的更新程度，同时通过 tanh 函数生成一个候选细胞状态。然后将 Sigmoid 函数的输出与 tanh 函数生成的候选细胞状态相乘，得到最终要更新到细胞状态中的信息。

输出门：输出门根据当前细胞状态和上一时刻隐藏层的输出，通过 Sigmoid 函数生成一个值，用于控制细胞状态的输出程度；再将细胞状态经过 tanh 函数处理后，与 Sigmoid 函数的输出相乘，得到最终的隐藏层输出。

通过这三个门的协同工作，LSTM 能够选择性地保留和更新细胞状态中的信息，从而有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，适用于复杂时间序列预测任务。

（三）VMD-LSTM 集成原理

将 VMD 与 LSTM 相结合，充分发挥两者优势。首先利用 VMD 对原始电力负荷数据进行分解，将复杂的电力负荷时间序列分解为多个不同频率的模态分量，每个分量包含了原始数据在特定频率下的特征。然后，针对每个模态分量分别构建 LSTM 预测模型，利用 LSTM 强大的时间序列处理能力，对各分量进行独立预测。最后，将各个 LSTM 模型的预测结果进行重构，得到最终的电力负荷预测值。这种集成方式能够有效降低数据复杂度，提高模型对电力负荷数据特征的提取能力，从而提升预测精度。

三、基于 VMD-LSTM 的电力负荷预测模型构建

（一）数据采集与预处理

数据采集：收集历史电力负荷数据，包括不同时间段（如小时、日、月）的电力负荷值。同时，采集与电力负荷相关的影响因素数据，如天气数据（温度、湿度、风速、天气状况等）、日期信息（工作日 / 周末、节假日等）。数据来源可包括电力公司的负荷监测系统、气象部门数据平台等。

数据预处理：对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和异常数据。对于缺失值，采用线性插值、时间序列插值等方法进行填补；对于异常值，通过统计分析和领域知识进行识别与修正。为加快模型训练速度和提高训练效果，对数据进行归一化处理，将数据映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 区间内，常用的归一化方法有最小 - 最大归一化和 Z - 分数归一化。

（二）模型结构设计

四、结论与展望

（一）研究结论

本研究成功构建了基于 VMD-LSTM 的电力负荷预测模型。通过对 VMD 和 LSTM 原理的深入分析，结合多源数据完成数据预处理、模型结构设计、训练与参数优化等工作。实验结果表明，该模型在电力负荷预测方面具有显著优势，相比传统及单一模型预测精度大幅提高，为电力负荷预测提供了一种有效的技术手段。

（二）研究展望

尽管本研究取得了一定成果，但仍存在改进空间。未来可进一步探索更优化的 VMD-LSTM 集成方式，如改进 VMD 的参数自适应调整方法，提高分解效果；结合注意力机制等先进技术，增强 LSTM 对关键特征的提取能力。同时，考虑纳入更多影响电力负荷的因素，如区域经济发展指标、大型活动安排等，丰富模型输入信息；针对极端情况建立专门的预测机制，提高模型在特殊场景下的预测准确性；加强模型在实际电力系统中的应用部署和验证，推动电力负荷预测技术的发展和应用。