一种基于特征选择的EMD-GRU短期电力负荷预测方法

摘要

本发明实例提供了一种基于特征选择的EMD‑GRU短期电力负荷预测方法，包括：使用经验模态分解方法(EMD)将原始负荷序列分解成多个时序分量，并将所有的时序分量作为初始特征集合，由其构成预测模型的潜在输入变量；通过皮尔逊相关系数法对初始特征进行相关性分析，选出其中与原始负荷序列相关性较大的时序分量作为预测模型的输入特征；将被选择的时序分量结合原始负荷序列一起输入到门控循环单元网络(GRU)预测模型中，执行最终的负荷预测。根据本发明实施例提供的技术方案，可以提高短期电力负荷预测的准确率。