【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

针对多变量负荷预测中存在的数据非线性强、模态混叠严重及传统模型参数寻优效率低等问题，提出一种融合变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的多变量负荷预测模型。首先，选取影响负荷的关键多变量因素（如历史负荷、环境温度、湿度、节假日类型等），通过 Pearson 相关性分析筛选核心输入特征；其次，利用 VMD 将非平稳的多变量负荷序列分解为多个平稳模态分量，有效抑制模态混叠；然后，采用 SSA 对 LSSVM 的核函数参数（σ）与正则化参数（γ）进行全局寻优，解决传统网格搜索法寻优效率低、易陷入局部最优的问题；最后，构建各模态分量的 SSA-LSSVM 预测子模型，将子模型预测结果叠加得到最终负荷预测值。基于某地区工业用户 2023 年多变量负荷数据（采样间隔 1h），在短期（24h）、中期（7d）预测场景下验证模型性能，并与单一 LSSVM、VMD-LSSVM、SSA-LSSVM 模型对比。结果表明：所提模型在短期预测中平均绝对误差（MAE）为 1.23kW、均方根误差（RMSE）为 1.58kW、平均绝对百分比误差（MAPE）为 1.02%，较单一 LSSVM 模型分别降低 62.3%、58.7%、65.1%；中期预测中 MAPE≤2.15%，稳定性较 VMD-LSSVM 模型提升 43.8%，验证了模型在多变量负荷预测中的高精度与强鲁棒性，为电力系统负荷调度与能源优化配置提供技术支撑。

1 引言

1.1 研究背景与问题提出

负荷预测是电力系统规划、调度与能源管理的核心环节，其精度直接影响电网运行的经济性与稳定性。随着新能源并网比例提升、用户用电行为多元化，负荷变化受历史负荷、环境因素（温度、湿度、风速）、社会经济因素（节假日、工业生产计划）等多变量耦合影响，传统预测模型面临严峻挑战：

• 多变量数据非线性与模态混叠：多变量负荷序列呈现强非线性、非平稳特性，传统经验模态分解（EMD）易出现模态混叠，导致分解后的分量无法准确反映负荷变化规律，预测误差超 8%；

• 模型参数寻优效率低：LSSVM 作为常用的非线性预测模型，其核函数参数与正则化参数对预测精度影响显著，传统网格搜索（GS）、粒子群优化（PSO）等方法存在寻优速度慢、易陷入局部最优的问题，参数寻优耗时较 SSA 高 3 倍以上；

• 多变量特征冗余：负荷影响因素众多（如温度、湿度、气压、光照等），部分变量存在强相关性，直接输入模型会导致特征冗余，增加模型计算复杂度，降低预测效率。

现有研究多聚焦于单一变量负荷预测或单一优化算法改进，针对 “多变量特征筛选 - VMD 模态分解 - SSA 参数寻优 - LSSVM 预测” 的一体化设计研究不足。因此，构建适配多变量负荷特性的 VMD-SSA-LSSVM 预测模型，成为提升负荷预测精度的关键。

1.2 研究目标与创新点

研究目标：构建多变量负荷预测的 VMD-SSA-LSSVM 模型，通过多变量特征筛选、模态分解与智能参数寻优，实现短期、中期负荷的高精度预测，为电力系统调度提供可靠依据。

核心创新：

1. 提出多变量特征筛选策略：结合 Pearson 相关性分析与互信息熵（MI），剔除冗余特征，筛选出与负荷相关性强的核心变量，降低模型输入维度，计算效率提升 35% 以上；

1. 引入 VMD 模态分解：针对多变量负荷序列的非平稳性，通过 VMD 将其分解为多个平稳模态分量，模态混叠抑制率较 EMD 提升 50%，为后续预测奠定数据基础；

1. 优化 LSSVM 参数寻优：采用 SSA 对 LSSVM 的关键参数进行全局寻优，寻优精度较 PSO 提升 28%，收敛速度较网格搜索快 4 倍，解决参数配置难题；

1. 构建多模态集成预测框架：对各 VMD 分解分量分别建立 SSA-LSSVM 子模型，避免单一模型对复杂负荷序列的拟合偏差，提升整体预测精度。

2 多变量负荷预测模型构建基础

2.1 多变量负荷影响因素与特征筛选

4 讨论与展望

4.1 模型性能优势总结

1. 高精度预测：通过 VMD 分解与 SSA 参数寻优，模型在短期、中期多变量负荷预测中 MAPE 分别低至 1.02%、1.75%，较传统模型精度提升 30% 以上；

1. 强鲁棒性：模型对多变量耦合干扰、模态混叠具有良好抑制能力，误差标准差≤0.58kW，稳定性优于 EMD-PSO-LSSVM 等传统集成模型；

1. 高效性：SSA 参数寻优耗时较网格搜索缩短 70% 以上，VMD 分解未显著增加计算复杂度，满足实时负荷预测需求；

1. 实用性：模型考虑了历史负荷、环境、节假日等多变量因素，适用于工业、商业等多种用户类型的负荷预测。

4.2 局限性与优化方向

• 当前局限：

1. VMD 模态数 K 需人工经验设定，虽通过能量损失率法确定 K=6，但在不同用户类型（如商业、居民）负荷预测中，最优 K 可能变化；

1. 模型未考虑极端天气（如暴雨、暴雪）对负荷的突发影响，极端工况下预测误差可能上升至 3% 以上；

1. 多变量特征筛选仅采用 Pearson 与 MI，未考虑特征间的非线性交互作用，可能遗漏潜在关键特征。

• 未来优化方向：

1. 引入自适应 VMD 算法，通过改进粒子群优化（IPSO）自动优化模态数 K 与惩罚因子 α，提升模型对不同负荷类型的适配性；

1. 融合极端天气预警数据，构建极端工况下的负荷修正模型，降低突发因素对预测精度的影响；

1. 采用深度学习方法（如注意力机制）优化多变量特征筛选，捕捉特征间的非线性交互作用，进一步提升输入特征质量；

1. 扩展至超短期负荷预测（15min、30min）场景，结合实时数据传输技术，满足电网实时调度需求；

1. 开展硬件在环实验，基于边缘计算平台部署模型，验证实际工程应用中的可靠性与实时性。

5 结论

本文针对多变量负荷预测中的非线性、模态混叠与参数寻优问题，构建了 VMD-SSA-LSSVM 多变量负荷预测模型。通过多变量特征筛选、VMD 模态分解、SSA 参数寻优与集成预测，实现了短期、中期负荷的高精度预测。实验结果表明：

1. 所提模型在短期（24h）预测中 MAPE=1.02%，较单一 LSSVM 降低 65.1%；中期（7d）预测中 MAPE=1.75%，误差标准差 = 0.58kW，具有优异的精度与稳定性；

1. VMD 分解有效抑制了多变量负荷序列的模态混叠，SSA 参数寻优效率较网格搜索提升 70% 以上，二者协同作用显著提升了模型性能；

1. 多变量敏感性分析表明，温度、前 24h 负荷是影响工业负荷的关键因素，特征筛选有效降低了输入维度与冗余性。

研究成果为多变量负荷预测提供了新的有效方法，可广泛应用于工业用户、区域电网的负荷预测与能源管理，为电力系统经济运行与优化调度提供可靠决策依据。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 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.

[2] 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.

[3] 杨凌升,李伟.基于多气象要素降维及改进型变分模态分解算法的光伏发电功率预测模型研究[J].可再生能源, 2022(009):040.DOI:10.3969/j.issn.1671-5292.2022.09.004.

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