[发明专利]基于EEMD和LSTM的负荷预测方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种基于EEMD和LSTM的负荷预测方法，通过EEDM对样本数据和测试数据进行分解后，降低了历史负荷数据的高度非线性和非平稳性，再从分解得到的样本子序列和测试子序列中选取第一目标数据和第二目标数据以对LSTM神经网络进行训练和利用训练好的LSTM神经网络预测模型对负荷进行预测，因此，结合分解后的测试子序列和训练得到的LSTM神经网络预测模型对负荷进行预测，不会因为负荷序列具有的高度非线性和非平稳性的复杂特性而对电力负荷的预测精确度产生影响，从而保证了电网运行调度的正常运行，此外，本发明还公开了一种基于EEMD和LSTM的负荷预测装置及设备，效果如上。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，特别涉及一种基于EEMD和LSTM的负荷预测方法、装置及设备。

背景技术

电力负荷预测主要是预测出电网中单条或者多条输电线的用电需求，根据预测的时间跨度可以分为：短期预测(几分钟到一周)、中期预测(一个月到一个季度)和长期预测(一年以上)，现有条件下，采用各种预测方法准确的预测出区域内中短期供电负荷，对规划和指导发电企业有效生产电能是十分必要的。

目前，用于负荷预测的预测模型包括：时间序列模型、人工智能模型和混合模型、BP神经网络模型、LSTM预测模型等，与其他预测模型相比，LSTM预测模型由于能进行长短期记忆从而得到了更广泛的应用。但是由于负荷序列具有的高度非线性和非平稳性的复杂特性，采用单一的LSTM预测模型很难对高度非线性和非平稳性的负荷序列进行处理，因此采用单一的预测模型对电力负荷的预测的精确度较低，从而影响电网运行调度的正常运行。

因此，如何提高对电力负荷进行预测的精确度以保证电网运行调度的正常运行是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于公开一种基于EEMD和LSTM的负荷预测方法、装置及设备，提高了对短期负荷进行预测的精确度从而保证了电网运行调度的正常运行。

为实现上述目的，本发明实施例公开了如下技术方案：

第一，本发明实施例公开了一种基于EEMD和LSTM的负荷预测方法，包括：

获取历史负荷数据；

确定所述历史负荷数据中的样本数据和测试数据；

基于EEMD对所述样本数据和所述测试数据均进行分解得到样本子序列和测试子序列；

从所述样本子序列和所述测试子序列中选取与所述样本子序列对应的第一目标数据和与测试子序列对应的第二目标数据；

根据所述第一目标数据和纵横交叉算法建立LSTM神经网络预测模型；

利用所述第二目标数据和所述LSTM神经网络预测模型进行负荷预测。

优选的，基于EEMD对所述样本数据和所述测试数据均进行分解得到样本子序列和测试子序列包括：

在所述样本数据和所述测试数据中添加高斯白噪声；

将添加所述高斯白噪声的样本数据和测试数据进行分解得到样本IMF分量、测试IMF分量、样本残差和测试残差；

判断所述样本残差是否小于第一阈值，若是，则停止分解；

若否，则继续分解所述样本残差直到最终的样本残差小于所述第一阈值；

判断所述测试残差是否小于第二阈值，若是，则停止分解；

若否，则对所述测试残差继续分解直到最终的测试残差小于所述第二阈值；

其中，所述样本子序列包含多个样本IMF分量和所述最终的样本残差，所述测试子序列包含多个测试IMF分量和所述最终的测试残差。