罗强,自越华,颜俊,徐天奇.基于PSO优化VMD-LSTM的直流测量装置误差趋势预测*[J].电工技术,2024(23):12-17
基于PSO优化VMD-LSTM的直流测量装置误差趋势预测*
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2024.23.004
中文关键词:  多步预测  长短时记忆网络  粒子群优化算法  变分模态分解
英文关键词:
基金项目:
作者单位
罗强 江苏凌创电气自动化股份有限公司 
自越华 华能龙开口水电有限公司 
颜俊 中国三峡武汉科创园 
徐天奇 云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室(云南民族大学) 
摘要点击次数: 7
全文下载次数: 0
中文摘要:
      以光学电流互感器(OCT)为代表的电子式直流测量装置在直流输电工程中得到了广泛应用，但随着运行时间增加，其测量误差可能出现越限，因此有必要对其测量误差进行预测。基于分解 寻优 预测 重构路径，提出一种粒子群优化算法(PSO)优化的变分模态分解(VMD) 长短时记忆网络(LSTM)混合预测模型进行误差趋势多步预测。首先用VMD将历史误差序列分解为多个子序列，再用PSO对各个子序列的预测模型超参数进行寻优，然后用LSTM对子序列进行预测，最后叠加各预测值得到最终预测结果。对某换流站OCT测量误差进行预测，结果表明所提模型相较其他预测模型有更高精度。
英文摘要:
      
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器