基于改進Q學習算法和組合模型的超短期電力負荷預測

摘要： 單一模型在進行超短期負荷預測時會因負荷波動而導致預測精度變差，針對此問題，提出一種基于深度學習算法的組合預測模型。首先，采用變分模態(tài)分解對原始負荷序列進行分解，得到一系列的子序列。其次，分別采用雙向長短期記憶網(wǎng)絡和優(yōu)化后的深度極限學習機對每個子序列進行預測。然后，利用改進Q學習算法對雙向長短期記憶網(wǎng)絡的預測結果和深度極限學習機的預測結果進行加權組合，得到每個子序列的預測結果。最... （共11頁）