基于VMD-LSTM的电力负荷预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在新型电力系统建设加速推进的背景下，风电、光伏等新能源装机占比年均增速超 20%，电动汽车等新业态又加剧了用户侧负荷波动，电力负荷呈现出 “多周期耦合、强非线性、高随机性” 的复杂特征。精准的电力负荷预测是实现电网安全调度、优化备用容量配置、提升能源利用效率的核心支撑，可有效降低高峰期电网压力，指导供电方高效投切设备。

当前主流负荷预测方法存在显著局限：传统统计方法如 ARIMA 在温度骤变等极端场景下误差达常规时段 3.7 倍，难以捕捉非线性关系；单一 LSTM 模型虽能处理时序数据，但面对多尺度混合的负荷信号时，易因高频噪声干扰导致长周期特征捕捉不足；简单分解 - 预测模型如 EMD-LSTM 则受模态混叠影响，分解分量的物理意义模糊，制约预测精度提升。

变分模态分解（VMD）作为自适应信号分解算法，可将复杂负荷序列解构为多个平稳的固有模态分量（IMF），有效克服模态混叠问题；长短期记忆网络（LSTM）通过门控机制解决梯度消失难题，擅长捕捉时序数据的长短期依赖关系。本文提出 VMD-LSTM 混合预测模型，通过 “多尺度分解 - 针对性建模” 策略，实现电力负荷的高精度预测，为电网调度决策提供技术支撑。

二、相关理论基础

三、VMD-LSTM 模型构建

（一）模型整体框架

VMD-LSTM 模型遵循 “数据预处理→多尺度分解→分量建模→集成输出” 的四阶段流程，具体逻辑如下：

1. 数据预处理：对原始负荷数据及影响因素进行清洗与标准化，消除噪声与量纲干扰。

1. VMD 分解：将预处理后的负荷序列分解为 K 个 IMF 分量与 1 个残余项，实现非平稳信号的平稳化转换。

1. LSTM 分量建模：为每个 IMF 分量与残余项构建独立 LSTM 模型，利用 LSTM 的时序建模能力捕捉各分量的波动特征。

1. 集成输出：将各分量的 LSTM 预测结果叠加，得到最终电力负荷预测值。

该框架通过 VMD 分解降低数据复杂度，使 LSTM 可聚焦于单一尺度特征的学习，避免多尺度信息混杂导致的模型性能下降。

（三）模型训练与预测步骤

1. 采集某区域电力负荷数据（采样间隔 1 小时）及对应气象、经济数据，构建数据集（如 2020-2023 年共 35040 条样本）。

1. 数据预处理：清洗异常值、填充缺失值，筛选关键特征并标准化。

1. VMD 分解：对标准化后的负荷序列进行分解，得到 K 个 IMF 分量（如 IMF1 高频波动、IMF2 次高频波动）与残余项 Res（长期趋势）。

1. 数据集重构：为每个分量构建时序数据集，输入为前 T 个时刻的特征向量，输出为第 T+1 时刻的分量值。

1. 分量建模：为每个分量训练 LSTM 模型，通过贝叶斯优化确定最优超参数。

1. 集成预测：将各分量的预测结果叠加，反归一化后得到最终负荷预测值。

四、结论与展望

（一）研究结论

1. VMD 可实现电力负荷多尺度特征的完整解构，将非平稳负荷序列分解为具有明确物理意义的 IMF 分量与趋势项，为精准建模奠定基础，其分解效果优于 EMD 的模态混叠表现。

1. 基于 VMD 的分分量 LSTM 建模策略，使模型可针对性学习不同尺度的负荷特征，较单一 LSTM 在 RMSE 与 MAPE 上分别降低 38.3% 与 37.8%，尤其在极端天气、节假日等复杂场景下优势更显著。

1. 贝叶斯优化的超参数配置进一步提升模型性能，使 VMD-LSTM 的 R² 达 0.985，满足电网调度对高精度预测的需求。

（二）研究展望

1. 分解算法升级：引入 STL-VMD 二次分解策略，先通过 STL 提取显式趋势与季节项，再用 VMD 分解非线性残差，进一步提升特征分离精度。

1. 模型融合优化：构建 VMD-Informer-LSTM 并行模型，Informer 处理长周期分量（如周 / 季节特征），LSTM 处理短周期分量，通过全连接层融合输出，兼顾全局与局部特征。

1. 智能优化增强：采用混沌粒子群优化算法同步优化 VMD 参数（K、α）与 LSTM 超参数，实现模型全参数寻优，减少人工调试成本。

1. 应用场景拓展：基于 VMD-LSTM 构建概率预测框架，输出负荷预测区间，结合 SHAP 可解释性分析量化温度、电价等因素的影响权重，为电网调度提供更全面的决策支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 朵俞霖,吕卫东,李淑婷.基于VMD-Self Attention-LSTM的短期电力负荷预测[J].Advances in Applied Mathematics, 2023, 12.DOI:10.12677/AAM.2023.123121.

[2] 俞霖 朵.基于VMD-Self Attention-LSTM的短期电力负荷预测[J].Advances in Applied Mathematics, 2023, 12(03):1195-1206.DOI:10.12677/aam.2023.123121.

[3] 王俊,王继烨,程坤,等.基于双层优化VMD-LSTM的农村超短期电力负荷预测[J].沈阳农业大学学报, 2024(001):055.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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