一种基于IEMD-TA-LSTM模型的主动配电网运行态势预测方法

摘要

本发明公开了一种基于IEMD‑TA‑LSTM模型的主动配电网运行态势预测方法，包括输入单元、数据处理单元、态势预测单元和输出单元；输入单元构建组合模型的输入数据集；数据处理单元将分布式电源出力和负荷功率原始时序数据分解成若干特征不同的时序分量，并对网络超参数进行优化；态势预测单元使用融合残差卷积注意力、空间注意力、时间注意力三重注意力机制的TA‑LSTM神经网络，归纳外源数据与时序信息的时空特征；输出单元将各个分量的预测结果进行合并，继而从节点电压、支路负载角度建立态势评估指标，得到最终的态势预测结果。本发明能够优化配电网运行态势预测水平，提升预测的精度。