[发明专利]一种多阶段的校园电力短期负荷预测方法

摘要

本发明公开一种多阶段的校园电力短期负荷预测方法。该模型使用改进的聚类算法KPCA‑SSA‑KMEANS将校园典型场景进行分类，然后利用改进的VMD方法(IVMD)将负荷信号分解为多个IMF；再利用分散熵对IMF进行复杂度分析将复杂度相近的合并重组；然后将各序列分别建立IVMD‑DE‑LSTM子模型，采用滚动策略预测指定长度的负荷点序列；最后累计所有模型的预测值，来完成对未来时间序列预测。最后将本发明用到校园短期负荷预测的场景上去，与现有技术相比，本发明具有提高短期负荷预测精度、降低训练时间等优点，而且预测误差最小。