一種基于ARIMA-LSTM組合模型的電壓偏差預(yù)測方法摘要電網(wǎng)電壓偏差是電力系統(tǒng)運行中的重要問題，預(yù)測電壓偏差具有重要意義。本文提出了一種基于ARIMA-LSTM組合模型的電壓偏差預(yù)測方法。首先，使用ARIMA模型對電壓偏差的時間序列進行擬合和預(yù)測。然后，結(jié)合LSTM模型對ARIMA模型的預(yù)測結(jié)果進行進一步的預(yù)測和調(diào)整。最后，通過實驗對比分析，證明該方法在電壓偏差預(yù)測中具有較高的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞：電壓偏差預(yù)測；ARIMA模型；LSTM模型；組合模型；預(yù)測精度一、引言電壓偏差是指電力系統(tǒng)中電壓的離散程度，是電力系統(tǒng)中的一個重要問題。因為電壓偏差會影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和運行效率，因此，對電壓偏差的預(yù)測具有極其重要的意義。目前，各種方法都被應(yīng)用于電壓偏差的預(yù)測，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸模型、時間序列模型等。然而，單一的方法并不能充分利用各種信息，并不能達到最佳的預(yù)測效果。因此，本文提出了一種基于ARIMA-LSTM組合模型的電壓偏差預(yù)測方法，通過結(jié)合ARIMA模型和LSTM模型，利用它們各自的優(yōu)點來提高預(yù)測精度。二、相關(guān)研究傳統(tǒng)的時間序列模型常用的包括AR、MA和ARMA等模型。其中，AR模型是基于過去觀測值來預(yù)測未來觀測值的模型，而MA模型是基于過去觀測誤差來預(yù)測未來觀測值的模型。ARMA模型是AR和MA模型的結(jié)合，可以通過擬合歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來數(shù)據(jù)。但這些模型都假定數(shù)據(jù)具有穩(wěn)定性，而在現(xiàn)實生活中，很多數(shù)據(jù)是非穩(wěn)定的，因此不適用于預(yù)測電壓偏差等非穩(wěn)定數(shù)據(jù)。近年來，深度學(xué)習(xí)模型被廣泛應(yīng)用于各種預(yù)測問題中，其中LSTM模型是一種長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以處理具有長期依賴關(guān)系的序列數(shù)據(jù)。LSTM模型已成功應(yīng)用于預(yù)測股票價格、天氣、交通擁堵等問題，因此，它也可以用于非穩(wěn)態(tài)電壓偏差數(shù)據(jù)的預(yù)測。三、ARIMA-LSTM組合模型ARIMA模型是用來處理時間序列數(shù)據(jù)的常用模型之一，它是AR、MA和ARMA模型的結(jié)合。在ARIMA模型中，我們通常將非穩(wěn)態(tài)序列逐步轉(zhuǎn)換為穩(wěn)態(tài)序列，然后在穩(wěn)態(tài)序列上擬合ARMA模型。在本研究中，我們使用ARIMA模型對電壓偏差數(shù)據(jù)進行擬合和預(yù)測。然后，利用LSTM模型對ARIMA模型的預(yù)測結(jié)果進行進一步的預(yù)測和調(diào)整。LSTM模型是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以有效地處理序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，并且具有很好的記憶能力。在本研究中，我們將電壓偏差的時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合LSTM模型的輸入格式，然后利用LSTM模型進行預(yù)測和調(diào)整。最后，我們通過組合ARIMA模型和LSTM模型的預(yù)測結(jié)果來得到最終的電壓偏差預(yù)測結(jié)果。四、實驗分析我們在IEEE30節(jié)點測試系統(tǒng)上進行了實驗對比分析，選擇了不同的預(yù)測模型進行對比，包括ARIMA模型、LSTM模型以及基于ARIMA-LSTM組合模型的預(yù)測模型。實驗結(jié)果表明，基于ARIMA-LSTM組合模型的預(yù)測模型在電壓偏差預(yù)測方面表現(xiàn)出了較高的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。具體來說，基于ARIMA-LSTM組合模型的預(yù)測模型具有較小的MAPE和RMSE值，更好地擬合了電壓偏差的實際趨勢。此外，與其他單一模型相比，組合模型具有更好的魯棒性和泛化性能。五、結(jié)論本文提出了一種基于ARIMA-LSTM組合模型的電壓偏差預(yù)測方法，通過組合ARIMA和LSTM模型的優(yōu)勢，提高了電壓偏差預(yù)測的精度和穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明，該方法在電壓偏差預(yù)測中表現(xiàn)出了較好的性能，并且具有更好的