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基于WOA VMD GBDT的長期電力負荷預(yù)測

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摘 要:為提高電力負荷的預(yù)測精度提出了一種基于鯨魚優(yōu)化算法(WOA)改進的變分模態(tài)分解(VMD)與梯度提升樹(GBDT)結(jié)合的長期電力負荷預(yù)測方法。首先,利用VMD將長期負荷分解為簡單的子序列,并引入WOA解決VMD分解時需人為調(diào)參的問題;影響長期負荷預(yù)測的經(jīng)濟因素和氣象因素同樣進行分解并降維,以獲得有用特征,降低噪聲影響;最后,將IMF分量及特征分量帶入GBDT模型,得到多個IMF分量預(yù)測值,疊加重構(gòu)后得到最終的電力負荷預(yù)測值。(剩余5588字)

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