基于孤立森林、模态分解和神经网络的空间负荷态势感知

摘要：

精准的空间电力负荷态势感知能够为城市电网的优化规划提供科学指导.为此,提出了一种基于孤立森林、变分模态分解、多层感知机和门控循环单元(iForest-VMD-MLP-GRU)的空间电力负荷态势感知方法.在态势觉察阶段,运用孤立森林算法对电力地理信息系统中既定空间分辨率下的Ⅰ类元胞负荷实测数据的异常值进行识别,并采用拉格朗日内插值法对其进行修正,从而确定出合理的Ⅰ类元胞负荷数据;在态势理解阶段,对态势觉察到的Ⅰ类元胞负荷数据运用变分模态分解方法进行分解,得到不同中心频率的分量,并根据其能量值确定趋势分量和低频分量;在态势预测阶段,采用多层感知机和门控循环单元分别对趋势分量和低频分量进行预测,并将两个分量的预测结果进行反演重构,得到目标年的Ⅰ类元胞负荷态势感知结果,之后采用网格化技术将其转化为基于Ⅱ类元胞的结果.实例分析结果证明了所述方法的正确性与有效性.

关键词：空间电力负荷、态势感知、孤立森林、变分模态分解、门控循环单元、多层感知机

所属期刊栏目：46

分类号：TM715;TP391;TP183

资助基金：国家自然科学基金;吉林省产业创新专项基金资助项目

在线出版日期：2022-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：190-198