基于卷积Informer混合模型的长期负荷预测增强方法

本文提出了一种融合变分模态分解(VMD)、Informer模型和卷积长短时记忆网络(CNN-LSTM)的混合框架，通过多尺度信号分解和时空特征增强，显著提升了非平稳时间序列的长期负荷预测(LTLF)精度。该研究创新性地采用频谱-自相关优化VMD参数，并改进Informer解码器结构，在多个预测时域上验证了模型优越性，为电网调度提供新范式。

　　

研究亮点

• 开发了集成VMD-Informer-CNN-LSTM的混合框架，用于精确的非平稳负荷预测

• 通过CNN-LSTM增强Informer解码器，有效捕捉负荷时序的局部峰谷模式

• 采用网格搜索与频谱分析优化VMD分解，实现鲁棒的多尺度特征提取

方法学

本节阐述了通过特征工程与深度预测器协同集成实现高效精准长期负荷预测的混合框架方法论。

实验设置

所有实验在Linux Ubuntu 20.04系统运行，硬件采用NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti显卡(24GB显存)和48GB DDR4内存，软件基于PyTorch 1.8.1深度学习框架构建。

实验结果与分析

本节全面展示实验成果，通过信号处理分解重构结果及多预测时域下与5个基线模型的性能对比，结合定量指标与定性可视化分析，验证所提混合框架在长期负荷预测中的有效性。

结论与展望

本研究提出的混合框架通过多尺度信号分解、高效长序列建模和局部时序增强的有机整合，实现了非平稳负荷时序的鲁棒预测。该框架将自适应信号处理与深度学习相融合，其核心价值在于：

1. 1.

   采用频谱-自相关联合分析优化VMD超参数

2. 2.

   创新设计的CNN-LSTM增强解码器模块

3. 3.

   在96/192/336小时预测时域均显示显著优势

未来工作将探索动态模态分解机制和跨域迁移学习策略，以进一步提升模型在复杂能源场景中的适应性。