| 专利号 | 2025116775709 | 申请日 | 2025-11-17 | 专利名称 | 基于VMD模态先验引导的电力负荷多步预测方法 |
| 授权日 | 2026-03-06 | 专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) | 发明人 | 陈振娅;张亚盟;杨明;吴晓明;焦绪国;王鑫;刘臣胜;穆超;贺云鹏;徐硕;吴法宗 |
| 主分类号 | H02J3/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及电力负荷预测技术领域，尤其是提供了一种基于VMD模态先验引导的电力负荷多步预测方法。该方法包括采集电网的小时级原始历史负荷数据，并进行预处理与划分；将训练集与验证集拼接形成扩展序列，执行离线变分模态分解VMD，提取各模态的频谱中心与能量占比，构建模态锚点；基于构建的模态锚点，采用滑动窗口策略构造监督学习样本；根据构造的监督学习样本，构建基于共享编码器‑多头预测‑门控融合的深度学习模型；设计复合损失函数，对深度学习模型进行端到端联合训练，获得训练后的模型；利用训练后的模型，通过测试集对未来多个时间步的电力负荷进行预测，获得负荷预测结果，该方法提升了预测的精确度、稳定性与可解释性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新能源产业 智能电网产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
