公开(公告)号：CN119362411A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411386231.0

申请日：2024-09-30

Applicant: 南京邮电大学 ,  国网山东省电力公司滨州供电公司 ,  山东鲁软数字科技有限公司

Inventor： 高辉 ,  孙尚宇 ,  李炜卓 ,  林彦旭 ,  穆明亮 ,  赵金洋 ,  何成

IPC: H02J3/00 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解与循环神经网络的短期负荷预测方法，具体如下，首先，通过对充电站运营订单数据进行处理，获取各个充电站负荷数据；然后，通过分析充电站负荷数据，构建充电站历史负荷数据的时序数据集；接着，基于变分模态分解算法对充电站负荷流数据进行分解；再次，基于循环神经网络对充电站负荷流数据进行训练与拟合；其次，采用斑马优化算法来调整获得变分模态分解模型与循环神经网络的最优参数；最后，根据训练好的循环神经网络对各模态分量进行负荷预测，获得充电站的负荷预测结果。本发明对负荷数据进行噪声分离和平滑分解处理，提高充电站的负荷预测精度，为充电站的运营和维护提供有效服务。