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基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测
基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测
摘要：
电力负荷预测在电力系统调度和供应链管理中起着关键作用。为了提高电力负荷预测的准确性和稳定性，本文提出了一种基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测方法。首先，我们使用了FPA-VMD方法对原始负荷数据进行去噪和分解，获得具有多个频带的可满足性模态。然后，我们将这些频带输入到BiLSTM神经网络中进行训练和预测。实验结果表明，我们的方法在准确性和稳定性方面优于传统的预测方法。
1.引言
电力负荷预测是电力系统运行和管理的基础。准确的短期电力负荷预测可以提高电力系统的运行效率，减少电力供应风险，降低能源消耗。然而，电力负荷预测受到多种因素的影响，如季节性变化、天气状况和社会经济因素等。因此，开发新的方法来提高电力负荷预测的准确性是非常有意义的。
2.相关工作
过去几十年来，许多研究人员在电力负荷预测领域做出了许多努力。其中一些方法包括基于统计的方法、基于时间序列的方法和基于机器学习的方法。然而，这些方法在某些情况下存在一定的局限性，比如对非线性、非平稳和高维数据的处理能力有限。
3.方法
本文提出了一种基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测方法。该方法首先使用FPA-VMD方法对原始负荷数据进行去噪和分解，得到多个频带的可满足性模态。然后，我们将这些频带作为BiLSTM神经网络的输入，进行训练和预测。BiLSTM神经网络可以有效地捕捉时序数据的长期和短期依赖关系，从而提高预测准确性。
4.实验结果与讨论
在实验过程中，我们使用了真实的电力负荷数据进行验证。实验结果表明，我们的方法在准确性和稳定性方面优于传统的预测方法。与传统方法相比，我们的方法在平均绝对误差和均方根误差等指标上都有较好的表现。
5.结论与展望
本文提出了一种基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测方法。实验结果表明，该方法在准确性和稳定性方面比传统方法更具优势。未来的研究可以进一步探索其他的数据处理方法和神经网络模型，以提高电力负荷预测的准确性和可靠性。
关键词：电力负荷预测，FPA-VMD，BiLSTM神经网络，短期预测