摘要：针对非平稳的家庭短期负荷数据,直接套用预测模型难以挖掘出更深层次的时序特征。提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和堆栈式长短期记忆(Stack Long Short-term Memory,SLSTM)的组合算法应用于家庭短期负荷预测。首先分析了SLSTM和EMD原理,提出EMD-SLSTM组合预测模型。将负荷数据通过EMD算法进行分解,然后将分解后的分量数据分别转化为三维数据样本。通过设计SLSTM网络架构及其参数,对归一化的分量数据和原始数据分别进行预测建模及其重构。为显示算法预测性能,实验对比了支持向量回归、人工神经网络、深度神经网络、梯度提升回归等模型在两种情景下的性能,采用MAPE和RMSE性能度量进行验证。实验结果表明EMD-SLSTM更能有效地表达出家庭短期负荷的时序关系,具有更高的预测精度。

关键词：家庭短期负荷预测 深度学习 堆栈式长短期记忆网络 经验模式分解 时间序列 

单位：中国矿业大学电气与动力工程学院; 江苏徐州221008