【摘 要】
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准确地拟合负荷数据是表征负荷特性的关键环节。文章以电力网建设为背景,提出一种改进变分模态分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)和长短期记忆网络(Long S
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司,国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院,沈阳工业大学电气工程学院
【基金项目】
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国家电网项目(SGTYHT17JS199),辽宁省教育厅科学技术项目(201634091),辽宁省自然科学基金(20170520318)
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准确地拟合负荷数据是表征负荷特性的关键环节。文章以电力网建设为背景,提出一种改进变分模态分解(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)结合的电网中长期典型时段负荷曲线拟合方法。该方法首先将曲率作为量化指标,减小常规VMD方法中K值的不确定性;其次,考虑高渗透率灵活负荷并网条件,精细化拟合特殊时段电网负荷,给出IVMD-LSTM的自适应电网负荷降噪及曲线拟合方法,提高负荷曲线拟合精度和
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