基于VMD与TCN的台区短期负荷预测算法研究

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摘  要：针对台区短期负荷预测精度不高的问题，提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）的时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）短期负荷预测算法。其利用VMD对负荷数据进行分解，得到规律性更强的子序列，并采用最大信息系数（maximal information coefficient，MIC）选出与负荷相关性强的天气因素，与历史负荷和分解的子序列形成新的负荷数据集，采用TCN模型完成低压台区短期负荷预测。（剩余14365字）