【VMD-SSA-LSSVM】基于变分模态分解与麻雀优化Lssvm的负荷预测【多变量】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在能源、电力等领域，负荷预测是实现资源合理调配、提高系统运行效率的关键环节。多变量负荷预测受多种因素（如温度、湿度、节假日、经济指标等）影响，传统预测方法往往难以精准捕捉复杂的非线性关系。而基于变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的组合模型，为多变量负荷预测提供了一种高效且精准的解决方案。

核心算法原理

变分模态分解（VMD）

VMD 是一种自适应的信号分解方法，能够将复杂的多分量信号分解为一系列具有特定频率带宽的模态分量（IMF）。其核心思想是通过构造和求解变分问题，实现各模态分量的自适应分离。

与传统的经验模态分解（EMD）相比，VMD 具有更强的抗噪声能力和更高的分解精度，能够有效避免模态混叠现象。在多变量负荷预测中，负荷序列往往包含不同频率的波动成分（如日内高频波动、周内中频波动、季节低频趋势等），通过 VMD 可将原始负荷序列分解为多个相对平稳的模态分量，降低预测难度。

麻雀搜索算法（SSA）

SSA 是一种基于麻雀觅食和反捕食行为的群智能优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强等特点。其优化过程主要包括发现者（负责探索食物源）、追随者（跟随发现者觅食）和警戒者（警惕捕食者）三种行为的协同作用。

在预测模型中，LSSVM 的性能很大程度上依赖于惩罚参数和核函数参数的选择。SSA 通过模拟麻雀的群体行为，可在参数空间中高效搜索最优参数组合，从而提高 LSSVM 的预测精度和泛化能力。

最小二乘支持向量机（LSSVM）

LSSVM 是支持向量机（SVM）的改进版本，通过将传统 SVM 中的不等式约束转化为等式约束，并采用最小二乘损失函数，简化了求解过程，提高了计算效率。

LSSVM 通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，从而实现对非线性关系的建模。在多变量负荷预测中，LSSVM 能够有效处理负荷与各影响因素（如温度、湿度、用电量历史数据等）之间的复杂非线性关系，具有良好的预测性能。

多变量负荷预测模型构建流程

基于 VMD-SSA-LSSVM 的多变量负荷预测模型构建主要包括以下步骤：

1. 数据采集与预处理

收集多变量负荷相关数据，包括历史负荷数据以及影响负荷的相关因素数据（如气象数据、经济指标、节假日信息等）。对数据进行预处理，包括数据清洗（去除异常值、填补缺失值）、归一化处理（将数据映射到 [0,1] 或 [-1,1] 区间，消除量纲影响）等，为后续建模提供高质量的数据基础。

2. 基于 VMD 的负荷序列分解

将预处理后的负荷序列作为 VMD 的输入，设置合适的分解参数（如模态分量数量、惩罚因子等），对负荷序列进行分解，得到多个模态分量。这些模态分量分别对应不同频率的波动成分，每个分量的波动性较原始序列显著降低，更易于预测。

3. 多变量特征选择与输入构建

针对每个模态分量，结合影响负荷的多变量因素（如温度、湿度、历史同期负荷等），构建该模态分量对应的输入特征集。可通过相关性分析、互信息等方法筛选与模态分量相关性较强的特征，减少冗余信息，提高模型效率。

4. 基于 SSA 优化的 LSSVM 预测模型训练

对于每个模态分量及其对应的输入特征集，构建 LSSVM 预测子模型。利用 SSA 对 LSSVM 的惩罚参数和核函数参数进行优化：

• 初始化麻雀种群，每个个体代表一组参数组合；

• 计算个体适应度（如预测误差的倒数）；

• 通过发现者探索、追随者跟随和警戒者预警等行为更新种群；

• 迭代至满足终止条件，得到最优参数组合；

• 用最优参数训练 LSSVM 子模型，实现对对应模态分量的预测。

5. 预测结果集成

将各 LSSVM 子模型对相应模态分量的预测结果进行叠加，得到最终的多变量负荷预测值。

模型优势与应用场景

模型优势

• 高效处理非线性与多尺度特性：VMD 将负荷序列分解为不同频率的模态分量，各分量的非线性特性减弱，结合 LSSVM 的非线性建模能力，可精准捕捉负荷的多尺度变化规律。

• 参数优化提升预测精度：SSA 能高效搜索 LSSVM 的最优参数，避免人工参数选择的主观性和盲目性，显著提高模型的预测性能。

• 充分利用多变量信息：模型综合考虑影响负荷的多种因素，通过多变量输入构建，增强了对复杂负荷变化的解释能力。

• 强鲁棒性：VMD 的抗噪声能力和 LSSVM 的泛化能力使得模型在数据存在一定噪声或波动时，仍能保持稳定的预测效果。

应用场景

该模型可广泛应用于电力系统短期负荷预测（如日内、次日负荷预测）、区域能源消耗预测等领域。例如，在电力调度中，精准的短期负荷预测可帮助调度中心优化机组启停计划，降低发电成本，提高电网运行的安全性和经济性；在区域能源规划中，通过预测未来一段时间的能源负荷，可为能源基础设施建设、能源采购等提供科学依据。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴小涛,袁晓辉,袁艳斌,等.基于EEMD-VMD-SSA-KELM模型的汛期日径流预测[J].中国农村水利水电, 2023(7):27-34.DOI:10.12396/znsd.221872.

[2] 王凌云,周翔,田恬,等.基于多维气象信息时空融合和MPA-VMD的短期电力负荷组合预测模型[J].电力自动化设备, 2024, 44(2):190-197.DOI:10.16081/j.epae.202304021.

[3] 赵凤展,郝帅,张宇,等.基于变分模态分解-BA-LSSVM算法的配电网短期负荷预测[J].农业工程学报, 2019, 35(14):8.DOI:CNKI:SUN:NYGU.0.2019-14-024.

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