典型文献
基于EEMD-BiLSTM的可调节负荷预测方法
文献摘要：
"双碳"目标下,可调节负荷成为电网新兴调节资源.为解决经验模态分解(EMD)的模态混叠现象,同时获取负荷序列良好的时间感知能力,提出了一种集合经验模态分解(EEMD)和双向长短期记忆(BiLSTM)组合的可调节负荷预测方法EEMD-BiLSTM.首先分析了EEMD和BiLSTM的原理,通过将预处理的可调节负荷序列通过EEMD算法进行分解,然后将分解后的分量数据和原始数据分别进行预测建模及重构.试验结果表明EEMD-BiLSTM能够有效表达可调节负荷的时序关系,预测精度高.
文献关键词：
"双碳"目标;集成经验模态分解;双向长短记忆网络;可调节负荷;负荷预测;需求响应
中图分类号：
作者姓名：
李彬;胡纯瑾;王婧
作者机构：
华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206;国网综合能源服务集团有限公司,北京100052
文献出处：
引用格式：
[1]李彬;胡纯瑾;王婧-.基于EEMD-BiLSTM的可调节负荷预测方法)[J].综合智慧能源,2022(09):33-39
A类：
B类：
EEMD,BiLSTM,可调节负荷,负荷预测方法,模态混叠,负荷序列,时间感知,感知能力,集合经验模态分解,双向长短期记忆,原始数据,预测建模,有效表达,时序关系,集成经验模态分解,双向长短记忆网络,需求响应
AB值：
0.241858
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