【负荷预测】基于VMD-SSA-LSTM光伏功率预测附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在电力系统智能化发展趋势下，准确的负荷预测对电网优化调度与稳定运行意义重大。本研究提出基于变分模态分解（VMD）和长短期记忆网络（LSTM）的 VMD-LSTM 负荷预测模型。通过 VMD 对原始负荷数据进行分解，降低数据复杂性，再利用 LSTM 挖掘各模态分量的时间序列特征进行预测。实验表明，该模型相比传统方法及单一 LSTM 模型，显著提升了负荷预测精度，为电力负荷预测提供了新的有效方案。

关键词

负荷预测；变分模态分解；长短期记忆网络；VMD-LSTM 模型

一、引言

（一）研究背景与意义

随着新能源大规模接入、用户用电行为日趋复杂，电力系统的运行调度面临更大挑战。准确的负荷预测能助力电力企业合理规划发电计划、优化资源配置，降低因电力供需失衡导致的成本浪费，同时保障电网供电稳定性与可靠性。传统负荷预测方法在处理复杂多变的负荷数据时，难以满足高精度需求，基于人工智能的预测模型成为研究重点，而如何进一步提升其预测性能仍是亟待解决的问题。

（二）现有负荷预测方法及局限性

传统的负荷预测方法，如时间序列法、回归分析法，依赖数据的线性关系假设，难以处理负荷数据的非线性、非平稳特性，在复杂场景下预测精度受限。基于人工智能的方法，如人工神经网络、支持向量机等，虽能处理非线性问题，但存在训练效率低、易陷入局部最优等问题。长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，在处理时间序列数据的长期依赖关系上表现出色，然而原始负荷数据中包含多种频率成分与噪声干扰，直接使用 LSTM 预测，难以充分挖掘数据特征，影响预测准确性。因此，寻找有效方法对负荷数据进行预处理，结合 LSTM 实现更精准的负荷预测具有重要意义。

二、VMD 与 LSTM 原理

（一）变分模态分解（VMD）原理

变分模态分解（VMD）是一种自适应的信号分解方法，其核心思想是将原始信号分解为多个有限带宽的模态分量。VMD 通过构建和求解变分模型，将信号分解问题转化为约束性变分问题，通过不断迭代优化，使每个模态分量的带宽最小化，从而实现对信号的自适应分解。在负荷数据处理中，VMD 能够将原始负荷序列分解为多个不同频率特征的子序列，这些子序列分别代表了负荷数据在不同时间尺度和变化趋势下的特征，有效降低了原始数据的复杂性，为后续预测模型提供更具规律性的输入数据。

（二）长短期记忆网络（LSTM）原理

长短期记忆网络（LSTM）是为解决传统 RNN 在处理长序列数据时梯度消失和梯度爆炸问题而设计的。LSTM 通过独特的门控机制，即遗忘门、输入门和输出门，实现对信息的选择性记忆与遗忘。遗忘门决定从上一时刻细胞状态中丢弃哪些信息；输入门决定当前输入的哪些信息将被添加到细胞状态；输出门根据当前细胞状态和输入信息，确定输出内容。这种机制使 LSTM 能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，在电力负荷预测等领域得到广泛应用。

三、VMD-LSTM 模型构建

（一）模型结构设计

VMD-LSTM 模型主要由 VMD 分解模块和 LSTM 预测模块组成。首先，将原始电力负荷数据输入 VMD 模块，根据设定的分解模态数，将数据分解为多个不同特征的子序列。然后，针对每个子序列分别构建 LSTM 网络进行预测，每个 LSTM 网络的结构可根据子序列特点进行调整，如设置合适的隐藏层数量和神经元个数。最后，将各个 LSTM 网络的预测结果进行叠加整合，得到最终的电力负荷预测值。

（二）数据预处理

收集某地区历史电力负荷数据，同时获取相关影响因素数据，如气温、湿度、日期类型等。对原始数据进行清洗，去除异常值和缺失值，异常值可采用基于统计方法或孤立森林算法进行识别与处理，缺失值使用线性插值或 K - 近邻插值法填充。利用 VMD 对清洗后的数据进行分解，确定合适的分解模态数是关键，可通过试错法、信息熵准则等方法进行优化选择。将分解后的子序列和相关影响因素数据进行归一化处理，统一数据尺度，再按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。

（三）模型训练与优化

使用训练集数据分别对各个 LSTM 网络进行训练，选择合适的优化器，如 Adam 优化器，以均方误差（MSE）作为损失函数。在训练过程中，通过验证集对模型进行评估，动态调整 LSTM 网络的超参数，如学习率、隐藏层神经元个数等。为避免模型过拟合，可采用 Dropout 技术随机丢弃部分神经元，增强模型的泛化能力。当验证集上的损失值不再明显下降时，停止训练，保存最优模型参数。

四、结果分析

VMD-LSTM 模型将原始负荷数据分解为不同特征的子序列，降低了数据的复杂性和噪声干扰，使得 LSTM 能够更清晰地捕捉各子序列的时间变化规律。不同模态的子序列分别反映了负荷数据在不同时间尺度下的变化趋势，LSTM 针对这些子序列进行预测，充分发挥了其处理时间序列数据的优势，从而提高了整体预测精度。同时，模型在训练过程中通过合理的超参数调整和优化策略，保证了模型的稳定性和泛化能力。

五、结论与展望

（一）研究结论

本研究提出的 VMD-LSTM 负荷预测模型，通过变分模态分解对原始负荷数据进行预处理，结合长短期记忆网络进行预测，有效提高了电力负荷预测的准确性。实验结果表明，该模型相比传统方法和单一 LSTM 模型，在处理复杂负荷数据时具有更好的预测性能，为电力系统负荷预测提供了新的技术思路和方法。

（二）研究展望

尽管 VMD-LSTM 模型取得了较好的预测效果，但仍有改进空间。未来可进一步探索更优的 VMD 分解模态数确定方法，提高数据分解的合理性和有效性。尝试将其他先进的数据预处理技术或深度学习算法与 VMD-LSTM 模型相结合，如引入注意力机制增强模型对关键信息的捕捉能力。同时，扩大模型的应用范围，在不同地区、不同类型电网中进行测试与优化，验证模型的通用性和适应性，为智能电网的精准负荷预测提供更有力的支持。