ABSTRACT Electricity är av stor betydelse för nationell ekonomisk, social och teknisk verksamhet, såsom materialproduktion, hälso- och sjukvård och utbildning. Den nationella efterfrågan på el har ökat snabbt under de senaste årtiondena. Därför krävs en effektiv uppskattning och hantering av efterfrågan på el för bättre strategier för planering, energianvändning, avfallshantering, förbättrade intäkter och underhåll av kraftsystem. I detta dokument föreslår vi en empirisk metod för nedbrytning av läge (EMD) som kombinerar EMD-metoden med den långsiktiga modellen för korttidsminnesnät för att uppskatta efterfrågan på el för den givna säsongen, dagen och tidsintervallet för en dag. För detta ändamål sönderdelas EMD-algoritmen en tidsseriesignal i flera inbyggda lägesfunktioner (IMF) och resterande funktioner. Därefter utbildas en LSTM-modell separat för var och en av de extraherade IMF-länderna och resterna. Slutligen kombineras alla IMF:s prognosresultat genom summering för att fastställa en aggregerad produktion för elefterfrågan. För att visa att det föreslagna tillvägagångssättet är tillämpligt tillämpas det på uppgifter om elförbrukningen i staden Chandigarh. Dessutom utvärderas den föreslagna metodens prestanda genom att man jämför prognosresultaten med recidiverande modeller av neurala nätverk (RNN), LSTM och EMD-baserade RNN (EMD+RNN). INDEX TERMS Djup inlärning, elefterfrågan förutsägelse, empirisk läge nedbrytning, energianalytisk, långsiktig minne nätverk.
Jatin REF kombinerade EMD-metoden med LSTM-modellen för att prognostisera belastningsbehovet för en given säsong och datum, och fick bättre resultat än den enda förutsägelsemodellen.
Empirical Mode Decomposition Based Deep Learning for Electricity Demand Forecasting
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}