电力负荷预测在电力系统规划和运行中起着至关重要的作用。本研究提出了一种基于变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）和长短期记忆网络（LSTM）的电力负荷预测方法。
项目信息
编号：MOG-26
大小：11M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b
项目介绍
首先，通过VMD对原始电力负荷数据进行分解，以提取本质模态函数（IMF）。然后，使用SSA对LSTM模型的参数进行优化，提高预测模型的精度。最后，将优化后的LSTM模型应用于分解后的IMF进行预测，并对预测结果进行重构。
结果表明，所提出的方法在预测精度和稳定性方面均优于传统方法。
项目文档
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– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对mainsvm.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
先运行vmdtest.m，进行vmd分解
图中展示了基于变分模态分解（VMD）对电力负荷数据的分解结果。图中的每个子图表示一个本质模态函数（IMF）。具体分析如下：
（1）原始信号：顶部的图展示了原始的电力负荷数据。可以看到负荷数据在时间维度上呈现周期性的波动特征。
（2）IMF1：第一本质模态函数（IMF1）捕捉了原始信号中的低频分量。这部分分量通常对应信号中的长期趋势或主要波动。
（3）IMF2：第二本质模态函数（IMF2）展示了一个更加平滑的曲线，相对于IMF1而言，捕捉到的频率较低。这表明它包含了中频成分。
（4）IMF3：第三本质模态函数（IMF3）表现出更高频的波动，可能对应的是更短期的周期性变化或噪声成分。
（5）IMF4：第四本质模态函数（IMF4）显示了频率更高的分量，代表原始信号中更快速的变化成分。
（6）IMF5：第五本质模态函数（IMF5）具有最高的频率成分，反映出信号中极高频的变化，通常是高频噪声成分。
通过这种分解，可以将原始复杂的电力负荷信号分解成不同频率的成分，方便后续进行各个频率成分的分别预测和分析。VMD分解的结果有助于提高预测模型的精度，因为不同频率的成分可以分别采用更合适的预测方法。
从图中可以看出，VMD在捕捉信号的各个频率成分方面非常有效，这些分解出的IMF为后续的预测建模提供了有价值的输入数据。
再运行VMD_SSA_LSTM.m，三个模型对比。
三种模型预测结果对比图
1.展示了三种模型的预测结果与实际值的对比：
（1）黑色实线（Target）：表示实际的电力负荷数据。
（2）黄色线（LSTM）：表示使用长短期记忆网络（LSTM）模型的预测结果。
（3）绿色线（VMD-LSTM）：表示通过变分模态分解（VMD）后的LSTM模型的预测结果。
（4）红色线（VMD-SSA-LSTM）：表示通过变分模态分解（VMD）和麻雀搜索算法（SSA）优化后的LSTM模型的预测结果。
2.分析：
（1）LSTM模型的预测结果（黄色线）在一些区间与实际值（黑色实线）偏离较大。
（2）VMD-LSTM模型（绿色线）相较于单纯的LSTM模型，预测结果更接近实际值，特别是在一些波动较大的区间。
（3）VMD-SSA-LSTM模型（红色线）与实际值的吻合度最高，表明SSA优化后LSTM模型在捕捉数据波动方面表现最优。
三种模型预测误差对比图
1.展示了三种模型的预测误差的对比：
（1）黑色线（LSTM）：表示LSTM模型的预测误差。
（2）绿色线（VMD-LSTM）：表示VMD-LSTM模型的预测误差。
（3）红色线（VMD-SSA-LSTM）：表示VMD-SSA-LSTM模型的预测误差。
2.分析：
（1）LSTM模型的预测误差（黑色线）在某些时段波动较大，尤其是在数据波动剧烈的地方。
（2）VMD-LSTM模型（绿色线）的预测误差相对更小，表明VMD分解有效降低了预测误差。
（3）VMD-SSA-LSTM模型（红色线）的预测误差最小且波动最平稳，表明SSA优化后的模型能够更好地捕捉数据特征，从而降低预测误差。
综合两幅图的分析可以看出，通过变分模态分解（VMD）和麻雀搜索算法（SSA）优化后的LSTM模型在电力负荷预测中表现最佳，具有更高的预测准确性和稳定性。这验证了VMD和SSA在提升预测模型性能方面的有效性。
展示了三种不同预测模型的训练和测试误差指标
展示了三种不同预测模型的训练和测试误差指标：
单一的LSTM模型、VMD-LSTM模型和VMD-SSA-LSTM模型。具体含义如下：
1.单一的LSTM预测
训练集误差指标：
（1）根均方差（RMSE）: 2.5059
（2）平均绝对误差（MAE）: 2.0792
（3）平均相对百分误差（MAPE）: 15.5971%
测试集误差指标：
（1）根均方差（RMSE）: 3.2104
（2）平均绝对误差（MAE）: 2.4545
（3）平均相对百分误差（MAPE）: 25.8883%
2.VMD-LSTM预测
训练集误差指标：
（1）根均方差（RMSE）: 1.9195
（2）平均绝对误差（MAE）: 1.5978
（3）平均相对百分误差（MAPE）: 12.9904%
测试集误差指标：
（1）根均方差（RMSE）: 2.0868
（2）平均绝对误差（MAE）: 1.6659
（3）平均相对百分误差（MAPE）: 18.6094%
3.VMD-SSA-LSTM预测
训练集误差指标：
（1）根均方差（RMSE）: 0.61554
（2）平均绝对误差（MAE）: 0.49465
（3）平均相对百分误差（MAPE）: 3.7238%
测试集误差指标：
（1）根均方差（RMSE）: 1.0137
（2）平均绝对误差（MAE）: 0.76106
（3）平均相对百分误差（MAPE）: 8.5564%
总结从以上误差指标可以看出：
（1）单一的LSTM模型在训练集和测试集上的误差较高，特别是在测试集上的MAPE达到25.8883%，表明其预测精度较低。
（2）VMD-LSTM模型通过VMD分解显著降低了误差，训练集和测试集上的MAPE分别为12.9904%和18.6094%，显示出一定的改进。
（3）VMD-SSA-LSTM模型进一步通过SSA优化LSTM模型的参数，显著降低了误差，训练集和测试集上的MAPE分别为3.7238%和8.5564%。这表明该模型在预测精度和稳定性方面表现最佳。
综上所述，VMD和SSA的结合有效地提升了电力负荷预测模型的性能。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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