基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测

提出将经验模态分解（EMD）和基因表达式程序设计（GEP）算法相结合的EMD&GEP预测法应用于电力系统短期负荷预测中,消除负荷样本中的伪数据,并对负荷样本序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量（IMF）和负荷剩余分量。运用基因表达式程序设计算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各负荷本征模态分量及负荷剩余分量中所对应的不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,进行分时预测。把各负荷本征模态分量和负荷剩余分量中相对应的预测结果进行重构,作为各时刻负荷的最终预测值。EMD克服了小波分析中小波基选取困难的不足,结果表明各负荷本征模态分量能较准确反映负荷特征,而且经比较,EMD&GEP预测法比小波分析和GEP算法相结合的预测方法具有更好的预测效果。     

经验模态分解和遗传程序设计算法在短期负荷预测中的应用

负荷预测精度的高低关键因素之一取决于预测技术。为此,提出将经验模态分解和遗传程序设计算法相结合用于电力系统的短期负荷预测。具体预测过程是对负荷样本进行经验模态分解,然后对分解后的各本征模态分量分别利用遗传程序设计进行分时预测,并通过对各本征模态分量的预测结果进行重构来得到最终预测结果。预测结果的误差基本都在4%范围内,说明此方法能够满足实际预测要求,具有一定可行性。     

基于EMD-QRF的用户负荷概率密度预测

考虑用户负荷时间序列基数小、波动性与随机性强、难以取得较高预测精度的特点,建立基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与分位数回归森林(Quantile Regression Forest, QRF)的用户负荷概率密度组合预测模型,以提高用户负荷预测精度。首先,采用EMD信号处理算法对用户负荷原始时间序列数据进行分解处理,计算各模态函数样本熵值并根据样本熵大小对模态函数进行重构。其次,对重构分量分别建立QRF用户负荷预测模型,叠加不同分量预测结果从而获得预测值的条件分布。最后,利用核密度估计输出任意时刻用户负荷概率密度预测结果。相对于确定性点预测方法,概率密度预测具有描述用户负荷未来可能的波动范围及不确定性等优势,且算例测试验证了模型的有效性。     

基于经验模态分解与动态神经网络的短期负荷预测

提出了采用经验模态分解(EMD)、动态神经网络与BP型神经网络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先运用EMD将非平稳的负荷序列分解,然后根据分解后各分量的特点构造不同的动态神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。     

基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测

提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法.通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值.采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度.     

基于小波分析和遗传程序设计的短期负荷预测

提出将小波分析和遗传程序设计算法相结合用于电力系统的短期负荷预测.具体过程是先对负荷序列进行小波分解,然后对小波分解后的各尺度负荷序列分别利用遗传程序设计进行分时预测,并通过对各尺度的预测结果进行重构来得到最终预测结果.仿真结果表明,该方法具有较好的预测效果和可行性.     

基于EMD和相关向量机的短期负荷预测

为提高电力负荷预测的准确性,提出一种基于经验模态分解EMD(empirical mode decomposition)与相关向量机RVM(relevant vector machine)的短期负荷预测方法。该方法利用EMD将目标负荷序列分解为若干个不同频率的固有模态分量I MF(intrinsic mode function),通过分析各个分量的特征规律,构造不同的RVM模型对各分量分别进行预测,再将各分量预测值通过RVM组合得到最终预测值。仿真结果表明,通过EMD分解,预测效果有显著改善,而RVM模型较之BP神经网络模型与SVM模型具有更高的预测精度。     

基于EMD分解在电火花数据分析的应用

经验模态分解(empirical mode dccomposition,EMD)是处理非平稳、非线性信号一种有效的新方法。运用EMD分解法将脉冲典型负荷—电火花信号中本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量逐级分离出来,得到原信号的多尺度振荡特性;分析各个分量与原序列的显著性检验和相关系数以及各个分量自身的周期性。用IMF分量和趋势项合成原序列并作误差分析,得到信号的总误差率通过理论计算为4.3%。利用bior4.4和db2两种小波基在3层分解系数基础上对电火花数据展开小波包变换。最后借助MATLAB平台对EMD和小波包分解方法进行仿真并做理论对比分析。结果表明,EMD分解法在提取机床运行放电特性及不同工况下信号更具优越性和有效性,提取结果更能满足实际工程应用需求。     

基于EMD理论的短期负荷预测

提出将经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与自回归动平均(autoregressive and moving average,ARMA)时序分析相结合的短期负荷预测方法,利用EMD算法对负荷序列进行分解,再对分解得到的每一个基本模式分量(intrinsic mode function,IMF)分别进行ARMA预测,以改善短期负荷预测的效果。以我国某地区2008年夏季负荷高峰段的用电负荷预测为例,应用提出的预测方法对各负荷分量进行单独预测,得到的仿真结果表明,采用该方法进行短期负荷预测将显著改善预测的精度。     

基于改进EMD与关联维数的谐振接地故障选线方法研究

为解决谐振接地系统故障选线不准确和不实用的问题,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)与关联维数相结合的选线方法.采用改进的镜像延拓方法对传统EMD进行改进.将改进EMD方法应用于零序电流分析中,对分解得到的本征模态函数(IMF)中高频分量占比较高的前3个相加作为对应线路的特征频段.使用自相关法和改进的Cao法确定各...