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稳定的供电是农村发展建设的有力保障,而电力负荷水平是建设效果的重要衡量标准,因此建立精确的负荷预测模型可以更准确直观显现电力负荷情况,为供电公司制定决策提供有力支撑。由于LSTM负荷预测模型在数据预测方面存在收敛性差、预测精度不高等问题,为提高模型的预测精度,提出一种基于双层优化VMD-LSTM的超短期电力负荷预测方法。首先提出麻雀算法优化变分模态分解(sparrow variational mode decomposition,SVMD),通过SVMD将原始数据转化为模态分量(intrinsic mode functions,IMF);其次采用改进樽海鞘群算法(association salp swarm algorithm,ASSSA)优化LSTM模型。通过引入4种策略增强标准樽海鞘算法优化能力;最后将各模态分量分别代入到新模型并进行叠加预测。选取辽宁省某市某乡村10kV变压器真实历史负荷数据,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、拟合度(R2)作为评价指标,并与其他基础预测模型进行对比,结果表明,改进后的算法在计算... 相似文献
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针对我国北方农村地区冬季采暖污染严重、碳排放量大等问题,文章以沈阳市某地区典型农村单体式住宅为研究对象,综合考虑太阳能、电能,提出2套清洁供暖方案。首先对太阳能集热器的集热倾角和面积的选择进行优化,然后选取沈阳市供暖季温度较低的2天,根据天气情况分别作为晴天与阴天典型日,最后利用TRNSYS软件对供暖方案在典型日天气条件下模拟运行。结果表明在典型日天气条件下本研究提出的2种供暖方案均满足环保、室内温度适宜等采暖需求,且太阳能集热器+变频电磁采暖炉供暖方案更为节能。 相似文献
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