基于VMD-SSA-RF算法的短期電力負荷預(yù)測模型優(yōu)化

摘要： 針對短期電力負荷預(yù)測模型其預(yù)測結(jié)果精度不佳的問題，本文提出了一種利用變分模態(tài)分解技術(shù)(VMD)獲取短期負荷數(shù)據(jù)深層特征，后使用麻雀搜索算法(SSA)針對隨機森林(RF)負荷預(yù)測模型中的超參數(shù)進行優(yōu)化的短期電力負荷預(yù)測模型。首先在數(shù)據(jù)處理部分使用VMD將負荷數(shù)據(jù)分解獲得多個模態(tài)分量，對分解后的模態(tài)分量進行分析并將受噪聲影響嚴重以致波形浮動過大的模態(tài)分量進行合并以減少模型計算量。然... （共10頁）