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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司;江苏电力信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑ELM的非侵入式电能负荷预测方法，包括以下步骤：1采集非侵入式电能表电能负荷时间序列信息，对负荷信息进行异常点识别修正，并进行归一化处理；2平稳化处理，分解得到包含不同时间尺度的局部特征信号的本征模函数IMF分量和残差分量；3建立长短期记忆网络LSTM，获取准确的高频分量序列；4建立极限学习机ELM网络，获取准确的低频分量序列；5建立基于LSTM‑ELM的非侵入式电能表电能负荷预测模型，实现电能负荷准确预测。本发明对非侵入式电能表电能负荷变化趋势做出判断，对局部变化细节做出精准预测，具有更好的预测准确度和性能，能解决非侵入式电能表电能负荷随机性强、负荷预测准确度不足等问题。

主权项：1.一种基于LSTM-ELM的非侵入式电能负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1）采集非侵入式电能表电能负荷时间序列信息，对负荷信息进行纵向和横向的异常点识别修正，并进行归一化处理；2）将非侵入式电能表电能负荷时间序列进行平稳化处理，分解得到包含不同时间尺度的局部特征信号的本征模函数IMF分量和残差分量；3）建立长短期记忆网络，获取准确的高频分量序列；4）建立极限学习机网络，获取准确的低频分量序列；5）建立基于LSTM-ELM的非侵入式电能表电能负荷预测模型，实现电能负荷准确预测；步骤1）中包括以下步骤：首先，对负荷信息进行纵向和横向的异常点识别修正，计算负荷信息每一时刻的均值Ex和方差Dx，如式（1）所示： （1）式中，Et为第t天负荷值，xd,t为第d天t时刻负荷，那么负荷值的偏离率根据拉依达准则设定偏离率限值为0.03，若ρd,t小于0.03为正常值，大于0.03为异常值，对数据进行修正，如式（2）： （2）对处理后采样负荷序列数据进行归一化处理得到原始序列；步骤2）中包括以下步骤：计算原始序列xt的所有局部极大值和极小值，对极值进行插值拟合运算，得到两条光滑曲线，即为xt的上包络序列xmaxt和下包络序列xmint，计算上、下包络序列的均值m1t，如式（3）所示： 3将原始序列xt减去包络线均值m1t，去掉低频得到新序列： 4记，通过限定标准差SD作为筛分门限： 5若SD取值在0.2~0.3之间，是IMF分量，否则将视为原始序列，重新去掉低频信号得到新序列，判断新序列是否为IMF分量，直至迭代k次后得差值为第一个IMF分量，记为c1t，将c1t从原始序列xt分离得到剩余分量；将剩余分量作为新的序列，重复对其判断分离IMF分量，当预定误差大于cnt或者残差分量rnt为单调函数时停止分解，得到n组不同频率的样本模态分量{c1,c2,…,cn}和残差项rn。

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