【IEEETII】基于VMD和LSTM的电网安全负荷预测混合模型
电力负荷预测作为电网静态安全的基础，直接影响电网运行的安全性、电网规划的合理性和供需平衡的经济性。然而，各种因素导致短期电力消耗发生剧烈变化，使数据更加复杂，因此更难预测。针对这一问题，本文提出了一种基于变分模分解和长短期记忆的新的混合模型，该模型消除了季节因素并进行了误差校正。对新加坡和美国的四个真实负载数据集进行了全面的案例研究，以证明所提出的混合模型的有效性和实用性。实验结果表明，所提出的模型的预测精度明显高于对比模型。关键词：误差修正、电网安全季节性因素消除、短期负荷预测（STLF）。
