中长期趋势分解购电预测方法、装置、设备及介质

本发明涉及电力系统购电决策技术领域，尤其涉及一种中长期趋势分解购电预测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取历史购电量数据，并进行数据预处理；使用基于完全集成经验模态分解与自适应算法改进的季节性趋势分解算法CEEMDAN‑STL对历史购电量数据进行分解，提取出趋势分量与波动分量；对趋势分量和波动分量进行特征工程提取特征；使用预测算法对趋势分量和波动分量进行加权预测，并得到预测月度购电量；将月度购电量按乘积比例分解到天、按典型曲线分解到小时，最终输出预测结果。本发明中，对历史购电量数据进行分解，提取出趋势分量与波动分量，从而提高购电量预测的准确性和稳定性，进一步提升了预测精度。