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电工技术理论研究
基于LSTM深度网络的配变负荷预测及调整研究
马妍，孔汉杰，赵
区建，郭岩岩，李东阳
（国网河南省电力公司郑州供电公司，河南郑州450052）
摘要：随着可再生能源，如光伏、风能和太阳能的广泛接入电网，电力公司函需实施精确的短期负荷预测，以确
保电网的稳定运行。采用了数据分解技术来消除负荷数据中的噪声和随机干扰，引入变分模态分解（VMD)算法来将
原始负荷序列分解为不同频率的简单子序列。基于这些子序列，提出了一种结合VMD和改进CNN-LSTM的组合预
测方法。实例分析表明，VMD-DA-RCLSTM模型的RMSE、MAPE、MAE指标均有所降低，说明所提组合预测模
型有助于提高电力负荷预测的准确性。
关键词：短期负荷预测；模态分解；长短时记忆神经网络；组合模型
中图分类号：TM715DOI:10.19768/ki.dgjs.2025.05.010
ResearchonLoadPredictionandAdjustmentofDistributionSubstationBasedon
LSTMDeepNetworks
MAYan,KONGHanjie,ZHAOJian,GUOYanyan,LIDongyang
(ZhengzhouPowerSupplyCompany,StateGridHenanElectricPowerCompany,Zhengzhou450052,China)
Abstract:Withthewidespreadaccessofrenewableenergysourcessuchasphotovoltaic,wind,andsolartothegrid,there
isanurgentneedforelectricutilitiestoimplementaccurateshort-termloadforecastingtoensurethestableoperationof
thegrid.Inthispaper,adatadecompositiontechniqueisemployedtoeliminatenoiseandrandomdisturbancesintheload
data,andavariationalmodaldecomposition(VMD)algorithmisintroducedtodecomposetheoriginalloadsequenceinto
simplesubsequencesofdifferentfrequencies.Basedonthesesubsequences,acombinedpredictionmethodcombiningVMD
andimprovedCNN-LSTMisproposedinthispaper.Fromtheexampleanalysis,itisshownthattheRMSE,MAPE,and
MAEindexesoftheVMD-DA-RCLSTMmodelarereduced,whichindicatesthattheproposedcombinedforecasting
modelhelpstoimprovetheaccuracyofpowerloadforecasting.
Keywords:shorttermloadforecasting;modaldecomposition;LSTM;combinationmodel
0引言进行聚类分析；最后构建了一种融合时间注意力、卷积神
经网络（CNN）、长短时记忆网络（LongShort-Term
随着社会经济的增长和人民生活质量的提高，对电力MemoryNetw
初级会计持证人
专注于经营管理类文案的拟写、润色等，本人已有10余年相关工作经验，具有扎实的文案功底，尤善于各种框架类PPT文案，并收集有数百万份各层级、各领域规范类文件。欢迎大家咨询！
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