基于VMD-Leaky-ESN的电力系统短期负荷多步预测方法
电力系统短期负荷预测是电力系统规划和操作的关键问题之一。随着电力系统的发展和复杂化，对电力系统短期负荷的预测变得越来越重要。传统的电力系统短期负荷预测方法存在一些缺陷，如线性假设、数据稀缺、模型简单等，无法满足电力系统的需求。
基于VMD-Leaky-ESN的电力系统短期负荷多步预测方法可以解决这些问题。该方法首先对原始负荷时间序列进行归一化处理，然后采用变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）方法对序列分解处理，得到不同频率尺度的子序列。接着，引入模态分量样本熵来降低任务量并改善预测效果。采用泄露积分型回声状态网络（Leaky Integrator Echo State Network，Leaky-ESN）结合多步预测，对组合后的模态分量序列进行短期电力负荷预测。
该方法具有多个优点，如：
1. 可以处理非线性和非平稳的电力系统负荷序列。
2. 可以降低任务量和改善预测效果。
3. 可以解决传统方法的缺陷，如线性假设、数据稀缺、模型简单等。
4. 具有更高的预测精度和泛化能力。
此外，该方法还可以应用于其他领域，如交通流预测、气候预测、金融预测等。因此，基于VMD-Leaky-ESN的电力系统短期负荷多步预测方法具有广阔的应用前景。
关键词：电力系统、短期负荷预测、变分模态分解、泄露积分型回声状态网络、多步预测。
技术发展：
电力系统短期负荷预测技术的发展是电力系统规划和操作的关键一步。此外，该技术还可以应用于其他领域，如交通流预测、气候预测、金融预测等。
专业指导：
电力系统短期负荷预测需要具备一定的专业知识和技能，如电力系统基础知识、数据分析和处理、预测方法和模型等。此外，还需要具备一定的计算机编程技能和软件使用能力。
资源引用：
牛安敏, 张宏立, 王聪．基于VMD-Leaky-ESN的电力系统短期负荷多步预测方法[J]. 新疆大学学报(自然科学版)(中英文), 2020, 37(4): 562-569.
英文引文格式：
NIU A M, ZHANG H L, WANG C．Multi-step Short-Term load forecasting method of power systembased on VMD-Leaky-ESN algorithm[J]．Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese andEnglish), 2020, 37(4): 562-569.
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