基于变分模态分解联合注意力机制的电力负荷预测

摘要

为解决短期电力负荷预测问题，提出了基于变分模态技术的负荷预测方法。分析了VMD(变分模态分解)的基本原理，说明了长短期记忆和卷积神经网络的算法模型。结合电力负荷的基本特点，分析了注意力机制的基本概念，提出了基于注意力机制的改进负荷预测模型，说明了预测流程，并提出预测结果的统计分析指标。最后利用平均负荷及尖峰负荷预测为例，对比其他预测方法表明了所提出方法的准确度更好。

关键词

电力负荷预测 / 变分模态分解 / LSTM / 注意力机制