基于CNN-GRU-MLR的多频组合短期电力负荷预测

负荷预测对于电力企业制定未来调度计划十分重要。为了进一步提高预测精度，充分挖掘负荷数据中时序特征的联系，提出一种卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)和多元线性回归(Multiple Linear Regression, MLR)混合的多频组合电力负荷预测模型。该模型先对时间序列的负荷数据进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD),并将其重构为高低两种频率；同时在高频中引入影响因子较大的气象因素，使用CNN-GRU模型预测，低频部分使用多元线性回归进行预测；最后将各个模型得出的预测结果叠加，得到最终预测结果。仿真结果表明，相对于其它网络模型，提出的混合模型具有更高的预测精度，是一种有效的短期负荷预测方法。