发明专利已授权

一种基于改进GWO-VMD-LSTM的短期负荷预测方法及系统

📄 申请号：CN202510058794.5 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2025-01-15

公开号

CN119482453B

公开日

2025-05-30

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H02J3_00

IPC 分类号

H02J3_00 , G06Q10_063 , G06Q10_04 , G06Q50_06 , G06N3_006 , G06F17_14 , G06N3_0442 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习时间序列预测

应用场景

智能电网, 电力系统调度, 能源管理, 需求侧响应, 电力市场

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摘要

本发明公开了一种基于改进GWO‑VMD‑LSTM的短期负荷预测方法及系统，方法包括：对VMD特征提取前要先确定的模态分解数量和惩罚因子进行参数寻优，对负荷特征时间序列信号进行变分模态分解，将其分解成一系列本征模态函数分量，使用改进小波包软阈值函数，提出一种sluggish‑greed机制对函数进行改进，对IMF分量信号进行去噪处理，提取各分量的特征系数与模态峭度值，对去噪效果进行评估；改进长短期神经网络的网络结构，提出一种参数自适应调整优化算法，对LSTM的学习率进行动态优化，并将数据输入网络进行训练和预测。能够提高短期负荷预测的准确性，分类的精准度，有利于对电力负荷的短期精准预测。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于机器视觉及几何特征匹配的道砟数值文件快速生成方法

当前第 / 件

基于偏振条纹投影结构光融合的三维重构方法及其系统

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