CCHP用户冷热电负荷预测的纵横交叉优化深度信念网络方法

• 作者: 吴伟杰 吴杰康 雷振 郑敏嘉 张伊宁 李猛 黄欣 李逸欣
• 来源期刊: 南方电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: CCHP用户 冷热电负荷预测 深度信念网络 纵横交叉算法 变分模态分解
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 电力系统分析
• 页码范围: 1-10
• 页数: 10页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2021.12.001

摘要

针对目前CCHP用户冷热电负荷预测影响因素繁多、构建模型复杂、预测精度不足的问题,提出了一种结合变分模态分解和深度信念网络的CCHP用户冷热电负荷预测组合预测方法.首先分析了CCHP用户冷热电负荷序列的周期性和随机性,提出采用变分模态分解方法对CCHP用户冷热电负荷进行分解;其次,基于分解后模态分量易于出现冗杂,采用样本熵对分解后模态分量进行重构,降低冗杂程度;最后,因深度信念网络初始权重过于随机化,采用纵横交叉算法优化深度信念网络对CCHP用户冷热电负荷进行预测,并依据实例仿真,分析了CCHP用户冷热电负荷的预测结果.实例表明,所提预测方法有效地提高了预测精度,实用性强.