基于ICEEMDAN预处理与SAE-LSTM耦合模型的超短期电力负荷多步预测算法研究及其在系统稳定性优化中的应用

本文提出了一种结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）、近似熵（AE）、堆叠自编码器（SAE）和长短期记忆网络（LSTM）的超短期电力负荷（USTEL）多步预测混合模型。该模型通过信号分解、复杂度重组与深度学习耦合策略，有效解决了高非线性电力数据噪声干扰与多步预测精度衰减难题，为智能电网调度与能源系统稳定性优化提供了创新性解决方案。

　　

Highlight

本研究形成了一种创新的预测框架来解决USTEL多步预测精度低的问题。采用ICEEMDAN分解负荷序列，利用AE分析各分量的复杂度，将相似AE值的分量重组。结合SAE与LSTM对重组分量进行预测与重构，最终获得精确的多步预测结果。

The developed prediction framework

本研究构建的新型预测框架包含四个步骤：第一步是数据采集，第二步是数据预处理方法，第三步是预测流程，第四步是预测结果分析与讨论。创新性内容详见图5（图示说明略）。

Predictive principle

本研究在滑动时间窗口（STW）框架内采用多步预测策略进行USTEL预测，通过动态时间窗口调整和特征递推机制有效捕捉负荷序列的时序依赖关系。

Experimental results

实验细节与数据预处理结果分别在4.1和4.2小节详细呈现。4.3小节展示了实验配置与结果分析，表明模型在不同季节数据和不同预测步长下均具有优越性能。

Discussion

本节聚焦四个关键问题：首先分析各预测模型的稳定性，即模型在不同数据集和预测周期中保持性能一致性的能力；其次讨论DM检验的应用，该检验用于比较不同模型预测精度差异；第三探讨噪声处理对预测效果的影响；最后评估模型在大规模数据场景下的扩展能力。

Conclusion and future research

本研究提出的创新预测模型框架成功解决了USTEL多步预测精度低的难题。通过ICEEMDAN分解、AE复杂度分析、SAE-LSTM耦合预测等技术手段，显著提升了预测精度与稳定性。未来研究方向包括进一步优化算法计算效率、探索多能源耦合场景下的负荷预测应用。