基于AO-VMD-BiGRU的短期负荷预测方法

作者：汝洪芳; 张程帝; 王国新; 李作淘

来源：黑龙江电力, 2023, 45(04): 283-287.

DOI：10.13625/j.cnki.hljep.2023.04.001

• 短期电力负荷预测
• 天鹰算法
• 变分模态分解
• 双向门控循环单元

为提高短期电力负荷预测的准确性，针对变分模态分解(VMD)参数选择问题，提出一种天鹰算法(AO)优化变分模态分解(VMD)和双向门控循环单元(BiGRU)神经网络相结合的AO-VMD-BiGRU负荷预测模型。利用AO对VMD损失函数的参数进行迭代寻优，再传输到双向门控循环单元中进行时间序列数据预测。试验表明，该模型预测精度达到98%以上，能够提供更具可靠性的电力负荷预测模型。

• 单位
  黑龙江科技大学