基于SSA-CNN-BILSTM的电力短期负荷数据预测方法

基于SSA-CNN-BILSTM的电力短期负荷数据预测方法
基于SSA-CNN-BILSTM的电力短期负荷数据预测方法
电力短期负荷数据的准确预测对于电力系统运行和调度具有重要意义。

随着电力系统的复杂性增加和负荷需求的不断增长，电力负荷预测成为电力系统规划和运行中的关键问题之一。

为了提高负荷预测的准确性和效率，本文提出了一种基于离散小波分解（Singular Spectrum Analysis，SSA）、卷积神经
网络（Convolutional Neural Network，CNN）和双向长短期
记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BILSTM）的电力短期负荷数据预测方法。

首先，本文使用SSA对原始电力负荷数据进行分解和重构，将其转化为一系列的子序列。

SSA是一种有效的信号分解方法，它可以将原始序列分解为独立的成分，称为本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。

通过对负荷数据进行分解，可以更好地捕捉其潜在的非线性特征和周期变化趋势。

接下来，本文将分解后的序列输入到CNN进行特征提取。

CNN是一种深度学习模型，可以有效地学习输入数据的局部和
全局特征。

在这里，我们设计了一个多通道的CNN模型，每个通道分别处理一个IMF序列，并通过卷积和池化操作提取其特征。

然后，我们将这些特征进行融合，并通过全连接层将其转化为向量表示。

然后，我们将向量表示输入到BILSTM进行序列建模和预测。

BILSTM是一种具有记忆单元和门控机制的循环神经网络
模型，它可以有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

通过使用双向结构，BILSTM可以同时考虑过去和未来的信息，提高
负荷预测的准确性。

最后，本文使用均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）作为评估指标，对所提出的方法进行评估。

实验结果表明，与传统的负荷预测方法相比，本文提出的方法在准确性和效率上都取得了显著的改进。

特别是在处理具有非线性和周期性特征的电力负荷数据时，本文方法表现出更好的预测性能。

综上所述，本文提出了一种基于SSA-CNN-BILSTM的电力短期负荷数据预测方法。

该方法通过将电力负荷数据分解为多个IMF子序列，利用CNN进行特征提取，再使用BILSTM进行序列建模和预测。

实验结果表明，该方法在电力负荷预测中具有较高的准确性和效率，可为电力系统的规划和运行提供有效的支持
综合以上所述，本文提出了一种基于SSA-CNN-BILSTM的电力短期负荷数据预测方法。

该方法通过将电力负荷数据进行分解和特征提取，并利用BILSTM进行序列建模和预测，取得了显著的改进。

实验结果表明，在处理具有非线性和周期性特征的电力负荷数据时，本文方法具有更好的预测性能。

该方法的准确性和效率对电力系统的规划和运行提供了有效的支持。

未来的研究可以进一步探索和改进该方法，以应对更复杂的电力负荷预测问题。