一种基于长短期记忆网络的短期负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于长短期记忆网络的短期负荷预测方法，采集短期负荷数据，将所采集的短期负荷数据作为训练样本进行VMD分解，得到n个随机分量IMF；对于分解出的n个分量，每个分量构建对应的WOA‑LSTM模型，利用WOA对模型中的LSTM参数寻优，找出最合适的参数；采用最优参数的LSTM分别对分量数据IMF进行训练，得到各个分量的预测结果；基于分别寻优后构建的LSTM模型，分别利用LSTM模型对短期负荷数据进行测，每个LSTM模型输出相应的预测结果；通过将所有预测结果进行相加得到最终的负荷预测结果。