基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究

王晨; 李又轩; 吴其琦; 邬蓉蓉

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230759

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基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究

更新时间：2026-07-09

- 基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究
- Vol. 42, Issue 4, Pages: 215-218(2024)
- 作者机构：
  
  1. 广西科技大学自动化学院
  2. 广西电网有限责任公司电力科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230759
  CLC： TM715;TP18
- Published：2024
- 稿件说明：
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王晨, 李又轩, 吴其琦, et al. 基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究[J]. 2024, 42(4): 215-218.
DOI：

王晨, 李又轩, 吴其琦, et al. 基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究[J]. 2024, 42(4): 215-218. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230759.

摘要

针对区域电力负荷的时间序列数据随机性强、预测精度低及单一模型的数据特征提取能力差等问题，提出了一种支持向量机(SVM)、STL时序分解法、长短期记忆神经网络(LSTM)组合的电力负荷预测模型。该模型利用SVM对时间序列的电力负荷数据进行初始预测，并通过STL时序分解法对残差序列进行时序分解，从而提高残差序列的稳定性，减小其随机性，最后用LSTM对SVM的预测误差进行修正。试验结果证明，该方法利用误差修正可有效处理随机性强的数据，有利于预测结果的稳定性，提高预测精度。

Abstract

关键词

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彭海洋,张英敏.基于社会学习多目标粒子群优化的中长期负荷组合预测方法[J].水电能源科学,2023(04).

刘成龙,高旭,曹明.基于VMD和BA优化随机森林的短期负荷预测[J].中国测试,2022(04).

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