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公开(公告)号：CN115099448A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210392592.0
申请日：2022-04-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑Prophet的短期负荷预测方法，可用于提高短期电力负荷预测的精度。该方法包括：在Prophet预测模型的基础上，引入VMD分解，利用已准备好的数据集，分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练，测试集用于评估最终模型的精度；将分解好的子序列分别输入Prophet预测模型中进行预测，之后进行各子序列预测结果的累加，得到最终的预测结果；然后采用平均绝对值百分误差和均方根误差两项指标对预测结果进行评价；最后对未来一天的负荷进行预测，并采用相同的评价指标，实验结果表明，其他用于负荷预测的LSTM、SARIMA以及未对输入信号进行VMD分解的Prophet模型的预测结果均不如VMD‑Prophet预测模型，证明了本发明在短期负荷预测方面的优势，可以提高短期负荷预测的精度。
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