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期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于變分模態分解與組合模型的導線載流量預測

來源:電工電氣發布時間:2025-04-28 12:28 瀏覽次數:212

基于變分模態分解與組合模型的導線載流量預測

羅朝豐,黃曉劍,陸璐,馬波,王一帆,董心怡,鮑修齊
(國網浙江省電力有限公司湖州供電公司,浙江 湖州 313000)
 
    摘 要:輸電線路實時運行載流量存在隨機性強、波動性大的特點,現有載流量預測方法未深度挖掘時間序列特征。提出一種基于變分模態(VMD)分解載流量、自回歸滑動平均模型(ARMA)與雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)組合的載流量預測方法,采用 VMD 算法將載流量時間序列分解為多尺度的平穩分量和非平穩的殘差分量,采用 ARMA 模型對平穩分量進行短期預測,采用 BiLSTM 模型對殘差分量進行預測,將分量預測值疊加獲得預測結果。測試結果顯示,該預測方法的平均絕對百分比誤差2.87%、均方根誤差1.710 A、平均誤差1.531 A,預測值與真實值擬合效果較好。
    關鍵詞: 載流量預測;變分模態分解;自回歸滑動平均模型;雙向長短期記憶網絡
    中圖分類號:TM726     文獻標識碼:A     文章編號:1007-3175(2025)04-0020-08
 
Current-Carrying Capacity Prediction of Conductors Based on Variational
Mode Decomposition and Combination Model
 
LUO Chao-feng, HUANG Xiao-jian, LU Lu, MA Bo, WANG Yi-fan, DONG Xin-yi, BAO Xiu-qi
(State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd. Huzhou Power Supply Company, Huzhou 313000, China)
 
    Abstract: The current carrying capacity of transmission lines in real-time operation has the characteristics of strong randomness and great fluctuation, and the existing current-carrying capacity prediction methods do not dig deep into the time series characteristics. Therefore, this paper proposes a method for current-carrying capacity prediction that combines variational mode decomposition (VMD), autoregressive moving average (ARMA) model, and bidirectional long short-term memory (BiLSTM) network. Firstly, VMD algorithm is used to decompose the time series of current-carrying capacity into multi-scale stationary components and non-stationary residual components, then predicting the stationary component in the short term by using ARMA model, the BiLSTM model is used to predict the residual components, and the predicted values of the components are superimposed to obtain the predicted results. The test results show that the average absolute percentage error of the method is 2.87%, the root mean square error is 1.710 A, and the average error is 1.531 A. The predicted value fits the real value well.
    Key words: current-carrying capacity prediction; variational mode decomposition; autoregressive moving average model; bidirectional long short-term memory network
 
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