【摘 要】
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为有效利用从配电网采集的海量数据以及改善空间负荷预测效果，提出一种基于3σ准则、自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的空间负荷预测方法。基于3σ准则对每个I类元胞的实测负荷数据进行奇异值检测和处理；运用CEEMDAN技术将处理后的I类元胞负荷数据分解为若干个频率和幅值均不同的本征模态函数（IMF）；对每个IMF分量分别构建LSTM模型进行预测；将所有IM
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51177009）； 国家重点研发计划项目（2017YFB0902205）；
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为有效利用从配电网采集的海量数据以及改善空间负荷预测效果，提出一种基于3σ准则、自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的空间负荷预测方法。基于3σ准则对每个I类元胞的实测负荷数据进行奇异值检测和处理；运用CEEMDAN技术将处理后的I类元胞负荷数据分解为若干个频率和幅值均不同的本征模态函数（IMF）；对每个IMF分量分别构建LSTM模型进行预测；将所有IMF分量预测结果线性叠加，从而得到目标年基于I类元胞的空间负荷预测结果，在此基础上使用空间电力负荷网格化技术求得基于II类元胞的空间负荷预测结果。算例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。
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