[发明专利]一种基于模态GRU学习网络的配电台区售电量精准预测方法

摘要

一种基于模态GRU学习网络的配电台区售电量精准预测方法，包括如下步骤：S1、获取台区售电量历史数据，划分测试集和训练集；S2、数据预处理，补全采样时间点保证其连续，并利用平均插值法填补采样点缺失数据；S3、利用实验法根据各模态分量的中心频率确定变分模态分解（VMD）最优模态数K；S4、对台区售电量历史数据进行VMD分解，分别提取分解后的低频模态分量和高频模态分量；S5、利用Prophet预测模型和GRU学习网络分别对低频模态和高频模态进行预测；S6、重构各模态预测结果，得到台区售电量预测值。本发明能够提高台区售电量的预测精度，可为台区售电量精准预测与管理提供理论和实践支撑。