基于融合模型和模态分解的电动汽车充电站负荷预测方法

本发明涉及电力负荷预测技术领域，公开基于融合模型和模态分解的电动汽车充电站负荷预测方法，收集电动汽车充电站的历史充电负荷数据并进行预处理；对预处理后的数据进行模态分解，分解得到的IMF分量分为高频分量和低频分量，进行归一化处理；搭建用于处理LSTM‑KELM融合模型，并将归一化后的高频分量输入LSTM模型训练，低频分量输入KELM模型训练，得到电动汽车充电站负荷预测融合模型；使用电动汽车充电站负荷预测融合模型对待预测日进行预测任务，得到高频分量和低频分量的预测结果；将高频分量和低频分量的预测结果进行反归一化并进行求和，得到待预测日电动汽车负充电站负荷数据，从而提高了预测精度以及减少了预测时间。