一种基于聚合二次模态分解及优化Autoformer的综合能源负荷预测方法

本文发明了一种基于聚合二次模态分解及优化Autoformer的综合能源负荷预测方法，该方法步骤包括：获取历史IES多元负荷数据和气候、日期规则、能源价格因素数据，对获取到的数据进行预处理、特征工程；将IES多元负荷数据采用ICEEMDAN初步分解，通过各子分量的模糊熵FE值对其进行聚合重组，将FE值最大的随机序列进行VMD分解得到不同模态分量；通过BWO算法对Autoformer预测模型超参数进行优化，使得其超参数最优；最后将不同的模态分量分别带入经Lion优化器优化的Autoformer预测模型中，分别得出子分量的预测结果，对所有多元负荷子分量的预测结果进行分别叠加求和，得到最终的电、冷、热负荷预测结果。本发明提出的基于聚合二次模态分解的Lion优化Autoformer预测模型实现了对IES负荷数据的分解和预测，增强了一定的鲁棒性，且提高了IES负荷预测的精度。