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申请/专利权人：国家电投集团湖北售电有限公司
摘要：本发明涉及一种基于双层VMD分解和SSA‑BiGRU的电价预测方法及装置，包括：利用双层VMD分解算法将原始电价序列分解成多个子序列；构建BiGRU短期电价预测模型，利用麻雀搜索算法对BiGRU短期电价预测模型中的超参数进行迭代优化，寻找模型的最优值；将分解得到的多个子序列作为BiGRU网络的输入，得到各个子序列对应的预测结果；对各预测结果进行反归一化处理，重构叠加各预测结果，得到最终的电价预测结果。本发明通过采用VMD方法将负荷序列数据进行分解，将其分解为一系列特征互异的模态分量，以降低负荷原始序列的复杂性和非平稳性。采用BiGRU神经网络建立双向时间序列特征，使用SSA对网络超参数进行迭代优化，克服了传统方法选取超参数预测精度不高、耗费时间长的缺点。
主权项：1.一种基于双层VMD分解和SSA-BiGRU的电价预测方法，其特征在于，包括：利用双层VMD分解算法将原始电价序列分解成多个子序列；构建BiGRU短期电价预测模型，利用麻雀搜索算法对BiGRU短期电价预测模型中的超参数进行迭代优化，寻找模型的最优值；将分解得到的多个子序列作为BiGRU网络的输入，得到各个子序列对应的预测结果；对各预测结果进行反归一化处理，重构叠加各预测结果，得到最终的电价预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家电投集团湖北售电有限公司 一种基于双层VMD分解和SSA-BiGRU的电价预测方法及装置
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