基于VMD分解和Qlearning强化学习的biLSTM与DELM最优组合模型的超短期电力负荷预测算法matlab仿真

✨1.课题概述

📊2.系统仿真结果

✅3.核心程序或模型

🚀4.系统原理简介

[4.1 VMD变分模态分解](#4.1 VMD变分模态分解)

[4.2 BiLSTM双向长短期记忆网络](#4.2 BiLSTM双向长短期记忆网络)

[4.3 DELM深度极限学习机](#4.3 DELM深度极限学习机)

[4.4 改进Q学习算法的组合权重优化](#4.4 改进Q学习算法的组合权重优化)

[4.5 状态、动作与奖励设计](#4.5 状态、动作与奖励设计)

[4.6 组合预测](#4.6 组合预测)

💢5.完整工程文件

✨1.课题概述

超短期电力负荷预测是电力系统安全经济运行的重要基础，预测时间尺度通常为未来15分钟至4小时。由于负荷序列具有非线性、非平稳性和多尺度耦合特征，单一预测模型往往难以全面捕捉负荷变化规律，导致在负荷剧烈波动时段预测精度显著下降。为解决上述问题，本文提出一种"分解---预测---组合"的多模型协同预测框架：首先，利用变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）将原始负荷序列分解为若干本征模态分量（Intrinsic Mode Function，IMF）子序列；其次，分别使用双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）和经粒子群优化的深度极限学习机（Deep Extreme Learning Machine，DELM）对各子序列独立预测；然后，基于改进Q学习算法自适应确定两种模型在每个子序列上的最优组合权重；最后，将所有子序列的组合预测结果叠加求和，得到最终负荷预测值。

📊2.系统仿真结果

✅3.核心程序或模型

版本：Matlab2024b

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% 最终预测结果
pred_final = sum(pred_combined_sub, 2);

% 真实值（从原始数据重构）
actual_final = actual_total;

%% 9. 计算评价指标
mape_bilstm = mean(abs((actual_final - pred_bilstm_total)./actual_final))*100;
mape_delm = mean(abs((actual_final - pred_delm_total)./actual_final))*100;
mape_combined = mean(abs((actual_final - pred_final)./actual_final))*100;

rmse_bilstm = sqrt(mean((actual_final - pred_bilstm_total).^2));
rmse_delm = sqrt(mean((actual_final - pred_delm_total).^2));
rmse_combined = sqrt(mean((actual_final - pred_final).^2));

fprintf('\n========== 预测结果对比 ==========\n');
fprintf('模型          MAPE(%%)    RMSE(MW)   精度(%%)\n');
fprintf('BiLSTM        %.2f      %.2f      %.2f\n', mape_bilstm, rmse_bilstm, 100-mape_bilstm);
fprintf('DELM          %.2f      %.2f      %.2f\n', mape_delm, rmse_delm, 100-mape_delm);
fprintf('组合模型      %.2f      %.2f      %.2f\n', mape_combined, rmse_combined, 100-mape_combined);

%% 10. 绘制预测效果图
figure('Name','超短期负荷预测效果','Position',[100 100 1000 600]);

subplot(2,1,1);
plot(actual_final, 'k-', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(pred_bilstm_total, 'b--', 'LineWidth', 1);
plot(pred_delm_total, 'g--', 'LineWidth', 1);
plot(pred_final, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
title('超短期电力负荷预测结果对比');
xlabel('时间点'); ylabel('负荷 (MW)');
legend('实际值','BiLSTM','DELM','改进Q学习组合模型','Location','best');
grid on;

subplot(2,1,2);
err_bilstm = abs(actual_final - pred_bilstm_total);
err_delm = abs(actual_final - pred_delm_total);
err_combined = abs(actual_final - pred_final);
plot(err_bilstm, 'b--', 'LineWidth', 1); hold on;
plot(err_delm, 'g--', 'LineWidth', 1);
plot(err_combined, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
title('预测绝对误差对比');
xlabel('时间点'); ylabel('绝对误差 (MW)');
legend('BiLSTM','DELM','改进Q学习组合模型','Location','best');
grid on;

%% 11. 误差分布图
figure('Name','预测精度指标','Position',[100 100 600 400]);
models = {'BiLSTM','DELM','组合模型'};
mapes = [mape_bilstm, mape_delm, mape_combined];
bar(mapes, 0.5);
set(gca, 'XTickLabel', models);
ylabel('MAPE (%)'); title('各模型MAPE对比');
grid on;
for i = 1:3
    text(i, mapes(i)+0.05, sprintf('%.2f%%', mapes(i)), 'HorizontalAlignment','center');
end
ylim([3,3.75]);