一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型
本文关键词:一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型
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【摘要】:电力系统的管理和调度对精确的负荷预测模型有着极高的要求。为全面提高负荷预测模型的性能,提出一种新型的结合互补集成经验模态分解(CEEMD)和小波核函数极限学习机(WKELM)的短期电力负荷组合预测模型。首先通过CEEMD将历史电力负荷数据自适应地分解为一系列相对平稳的子序列,对各分量建立小波核极限学习机的预测模型,预测各分量的负荷值并对其进行求和得到最终预测结果。用四种预测模型对真实的负荷数据进行训练预测,算例表明新模型在预测精度和效率上都具有一定优势,同时克服了传统EMD中容易出现的模态混叠问题以及ELM中存在的过拟合等缺陷,具有一定的实际应用潜力。
【作者单位】: 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;华北科技学院电子信息工程学院;
【关键词】: 短期负荷预测 互补的集成经验模态分解 小波核极限学习机 组合预测模型
【基金】:中央高校基本科研业务费专项项目(3142013099) 河北省教育厅科学技术研究项目(Z2006439)
【分类号】:TP181;TM715
【正文快照】: 0引言 负荷预测是电力企业管理运营成功的关键,电力的运行规划及调度都必须以相对准确的需求负荷预测为依据。精确的负荷预测模型是电力系统自动化运行的基础与保证,因此,负荷预测已经逐渐成为电力行业研究的重要领域之一[1]。如今,许多先进的数学方法已被用来进行电力负荷预
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