基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测

《基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测》是一篇探讨电力系统中短期负荷预测方法的学术论文。该论文针对传统负荷预测方法在处理非线性、非平稳数据时存在的不足，提出了一种结合变分模态分解（VMD）与复合变量选取的新方法，旨在提高短期负荷预测的准确性与稳定性。

在电力系统运行过程中，准确的短期负荷预测对于电网调度、能源分配以及电力市场交易具有重要意义。然而，由于天气变化、节假日效应、用户行为等因素的影响，电力负荷呈现出复杂的非线性和非平稳特性，给传统的预测模型带来了较大的挑战。因此，如何有效提取负荷数据中的关键特征并构建高效的预测模型成为研究的重点。

本文首先介绍了变分模态分解（VMD）的基本原理。VMD是一种新型的信号分解方法，能够将原始信号分解为多个具有不同中心频率的模态分量。与经验模态分解（EMD）相比，VMD具有更好的稳定性和抗噪声能力，能够更有效地提取信号中的多尺度特征。通过VMD对历史负荷数据进行分解，可以将复杂的时间序列拆解为多个相对简单的子序列，便于后续分析与建模。

在完成信号分解之后，论文进一步提出了复合变量选取的方法。该方法通过对分解后的各个模态分量进行相关性分析，筛选出与负荷变化关系密切的特征变量，并结合外部因素如温度、湿度、节假日等，构建一个包含多种影响因素的复合变量集合。这种方法不仅提高了模型的输入维度，还增强了模型对不同影响因素的适应能力。

为了验证所提方法的有效性，论文采用实际的电力负荷数据进行实验分析。实验结果表明，与传统的ARIMA、LSTM等预测模型相比，基于VMD和复合变量选取的预测模型在预测精度上具有明显优势。特别是在处理非平稳和非线性负荷数据时，该方法表现出更强的鲁棒性和更高的预测准确性。

此外，论文还对不同分解层数下的预测效果进行了对比分析，结果表明适当的分解层数能够更好地捕捉负荷数据的动态变化特征，从而提升预测性能。同时，论文还讨论了复合变量选取策略对模型性能的影响，指出合理的变量组合能够显著提高模型的泛化能力和预测稳定性。

综上所述，《基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测》为电力系统的短期负荷预测提供了一种新的思路和方法。通过引入VMD进行信号分解，结合复合变量选取策略，有效提升了预测模型的性能，为电力系统的安全运行和高效管理提供了理论支持和技术参考。