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EMD-LSTM-Markov模型在建筑热负荷预测精度方面领先

一篇新论文综述了用于建筑热负荷短期预测的混合预测模型，比较了各种数据驱动技术。研究发现，经验模态分解-长短期记忆-马尔可夫（EMD-LSTM-Markov）模型在预测提前一天供暖和生活热水需求方面取得了最高的准确性。虽然该模型准确预测了局部电力峰值，但它低估了高功率浪涌和尖峰。其他评估的方法，如SVM-SA和RF-ISSA-LSTM，产生了更平滑的需求曲线，但峰值预测精度较低。