一种基于TTNRBO-VMD算法的负荷潜力预测方法

本发明公开了一种基于TTNRBO‑VMD算法的负荷潜力预测方法，属于可调负荷资源池优化调度技术领域，包括以下步骤：S1、构建TTNRBO‑VMD模型，变分模态分解VMD在经验模态分解的基础上，把信号分解得到的固有分量IMF引入变分模型中进行处理，可以得到多个对噪声具有较强鲁棒性的K个模态分量vk(t)；S2、建立用户潜力预测模型，使用长短期记忆网络LSTM算法对VMD分解后的每个模态分量进行优化求解。本发明采用上述的一种基于TTNRBO‑VMD算法的负荷潜力预测方法，用于支撑可调负荷资源池构建以及调度，加快了收敛速度，提高了预测精度和适用性，解决了需求潜力预测耗时长、工作量大、主观性强、可靠性低，数据需求量大等问题。