基于ICEEMDAN-TA-LSTM模型的主动配电网短期运行态势预测

《基于ICEEMDAN-TA-LSTM模型的主动配电网短期运行态势预测》是一篇聚焦于电力系统领域，特别是主动配电网短期运行态势预测的研究论文。随着可再生能源的快速发展和智能电网技术的不断进步，传统配电网面临着越来越多的不确定性因素，如负荷波动、分布式电源接入以及电动汽车充电等。这些因素对配电网的安全稳定运行提出了更高的要求，因此，如何准确预测配电网的运行态势成为当前研究的热点问题。

本文提出了一种融合改进型完全自适应经验模态分解（ICEEMDAN）、时间注意力机制（TA）以及长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，旨在提升主动配电网短期运行态势预测的准确性与稳定性。该模型充分利用了ICEEMDAN在处理非线性、非平稳信号方面的优势，能够有效提取配电网运行数据中的多尺度特征。同时，引入时间注意力机制，使得模型在处理时序数据时能够更加关注关键时间点的信息，从而提高预测性能。

LSTM作为深度学习中的一种经典循环神经网络，具有良好的时序建模能力，能够捕捉长期依赖关系。在本文中，LSTM被用于构建最终的预测模型，通过结合ICEEMDAN提取的特征和TA机制优化后的输入序列，实现对配电网运行状态的精准预测。这种组合方式不仅提升了模型的泛化能力，还增强了其对复杂运行环境的适应性。

为了验证所提模型的有效性，作者在多个实际配电网数据集上进行了实验对比分析。实验结果表明，与传统的预测方法相比，ICEEMDAN-TA-LSTM模型在预测精度、误差指标以及计算效率等方面均表现出显著的优势。特别是在应对负荷突变、新能源出力波动等场景时，该模型展现出更强的鲁棒性和稳定性。

此外，本文还探讨了不同参数设置对模型性能的影响，并对模型的可扩展性进行了分析。研究结果表明，通过合理调整模型结构和参数，可以进一步提升预测效果，为未来在更大规模配电网中的应用提供了理论支持和技术路径。

综上所述，《基于ICEEMDAN-TA-LSTM模型的主动配电网短期运行态势预测》通过创新性的模型设计，为解决主动配电网运行态势预测难题提供了新的思路和方法。该研究不仅具有重要的理论价值，也对实际工程应用具有积极的指导意义，为推动智能电网的发展和能源系统的低碳转型提供了有力的技术支撑。