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可以做exe的网站,大鱼号自媒体平台,免费域名解析平台,cms app#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者‍做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学什么是电的时候不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母哲学就是追究终极问题寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能让人胸中升起一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......1 概述基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究一、引言负荷预测是电力系统运行和规划中的重要环节对于保障电网安全、经济、高效运行具有重要意义。然而电力负荷数据往往受到多种因素的影响如天气、节假日、经济活动等使得负荷预测具有高度的复杂性和不确定性。传统的预测方法如时间序列分析、线性回归等在处理非线性、季节性和复杂波动性数据时表现有限。因此研究基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测方法旨在通过先进的信号处理技术、深度学习技术和时间序列分析方法提高负荷预测的精度和鲁棒性。二、VMD-CNN-LSTM模型概述VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。该模型通过以下步骤实现对电力负荷的预测数据预处理收集历史电力负荷数据并进行必要的清洗和规范化处理以消除异常值和噪声。VMD分解利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分有助于分离噪声和信号并揭示隐藏在复杂负荷数据中的模式。CNN特征提取对每个IMF分量使用CNN进行特征提取。CNN通过卷积层和池化层等结构能够有效地提取输入数据中的局部特征和空间信息从而捕捉负荷数据中的短期波动和周期性变化。LSTM序列建模将CNN提取的特征序列输入到LSTM网络中进行序列建模。LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)具有记忆单元和门控机制能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。在负荷预测中LSTM能够理解和利用历史负荷数据中的时间趋势和周期性提高预测的准确性。集成预测使用训练好的LSTM模型对每个IMF分量的特征序列进行预测并将所有IMF分量的预测结果相加得到最终的负荷预测值。这种集成预测方法能够充分利用VMD分解和CNN特征提取的优势提高负荷预测的精度和稳定性。三、研究优势高精度VMD-CNN-LSTM模型结合了多种先进技术的优势能够更准确地捕捉负荷数据中的复杂特征和动态变化从而提高预测精度。鲁棒性强该模型对噪声和异常值具有一定的抗干扰能力能够在复杂多变的负荷环境中保持稳定的预测性能。灵活性强模型中的各个组件可以根据具体需求进行调整和优化以适应不同的负荷预测场景和数据特点。四、研究挑战与未来展望尽管VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中表现出色但仍面临一些挑战计算复杂度高模型涉及多个复杂的计算步骤和大量的参数优化过程对计算资源的要求较高。未来需要进一步优化算法和模型结构降低计算复杂度。数据依赖性强模型的预测性能高度依赖于输入数据的质量和数量。如果数据存在缺失、异常或噪声等问题可能会影响模型的预测精度。因此需要加强对数据预处理和质量控制的研究。模型可解释性差深度学习模型通常具有较高的黑箱性质难以直接解释其内部的工作机制和决策过程。这在一定程度上限制了模型在可解释性要求较高的场景中的应用。未来需要研究如何提升模型的解释性使其更加符合实际应用的需求。五、结论基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究为电力系统负荷预测提供了一种新的思路和方法。该模型通过结合VMD分解、CNN特征提取和LSTM序列建模等多种技术手段实现了对负荷数据的高效处理和准确预测。未来随着技术的不断发展和完善该模型有望在电力系统运行和规划中发挥更加重要的作用。2 运行结果部分代码# 初始化存储各个评估指标的字典。 table PrettyTable([测试集指标,MSE, RMSE, MAE, MAPE,R2]) for i in range(n_out): # 遍历每一个预测步长。每一列代表一步预测现在是在求每步预测的指标 actual [float(row[i]) for row in Ytest] #一列列提取 # 从测试集中提取实际值。 predicted [float(row[i]) for row in predicted_data] # 从预测结果中提取预测值。 mse mean_squared_error(actual, predicted) # 计算均方误差MSE。 mse_dic.append(mse) rmse sqrt(mean_squared_error(actual, predicted)) # 计算均方根误差RMSE。 rmse_dic.append(rmse) mae mean_absolute_error(actual, predicted) # 计算平均绝对误差MAE。 mae_dic.append(mae) MApe mape(actual, predicted) # 计算平均绝对百分比误差MAPE。 mape_dic.append(MApe) r2 r2_score(actual, predicted) # 计算R平方值R2。 r2_dic.append(r2) if n_out 1: strr 预测结果指标 else: strr 第 str(i 1)步预测结果指标 table.add_row([strr, mse, rmse, mae, str(MApe)%, str(r2*100)%]) return mse_dic,rmse_dic, mae_dic, mape_dic, r2_dic, table # 返回包含所有评估指标的字典。3参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。[1]张惟东.基于CNN-LSTM-Attention的短期电力负荷预测研究[D].兰州理工大学,2022.[2]姚芳,汤俊豪,陈盛华,等.基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(16):158-167.[3]姚芳,汤俊豪,陈盛华,等.基于ISSA-CNN-GRU模型的电动汽车充电负荷预测方法[J].电力系统保护与控制, 2023, 51(16):158-167.[4]姚程文、杨苹、刘泽健.基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法[J].电网技术, 2020, 44(9):8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.2058.[5]谢志坚.基于CNN-BAS-GRU模型的短期电力负荷预测研究[J].现代计算机, 2023, 29(21):15-20.[6]杨超.基于ISSA优化CNN-BiGRU-Self Attention的短期电力负荷预测研究[D].陕西理工大学,2024.4 Python代码、数据资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python资源获取