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。     

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.     

经验模态分解理论在短期负荷预测中的应用

结合电力系统负荷的组成特点,采用经验模态分解理论进行分解和预测。经过实例仿真和分析,经验模态分解对建立精确的负荷模型有非常重要的作用,能够基本上体现负荷预测模型的组成分量,有利于提高短期负荷预测的精度。     

基于聚类经验模态分解的CNN-LSTM超短期电力负荷预测

为了减少复杂环境因素对电力负荷超短期预测效果的影响,提高算法的预测精度和运算效率,该文提出一种基于聚类经验模态分解(clusterempiricalmodedecomposition,CEMD)的卷积神经网络和长短期记忆网络(convolutional neural network and long short term memory network,CNNLSTM)混合预测算法。该算法首先通过经验模态分解法将负荷数据分解为平稳性好、规律性强的若干本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)和残差(residual,Res)。其次为了简化后续模型的计算体量,运用k均值聚类方法对分解所得的各分量进行分组集成,同时分析不同聚类数对应的预测效果,选取最优聚类标签构造神经网络输入数据。之后将各组数据分别输入到CNN-LSTM混合神经网络中,利用CNN挖掘数据间的特征形成特征向量,并将其输入到LSTM中进行预测。最后将所有预测结果进行线性相加得到完整预测负荷。通过在真实负荷上进行验证并与现有模型进行比较,所提方法具有更高的预测精度。     

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。     

基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测方法

提出了一种基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测新方法。该方法从分解负荷序列入手,采用经验模态分解将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模函数(IMF)分量和残差分量,以弱化复杂影响因素环境下原始序列的波动性,获取更具规律性的分量。然后运用最小冗余度最大相关性标准(mRMR)技术分析各IMF分量和日类型、天气、电价等特征信息之间的相关性,获得最佳特征集。最后采用基于智能算法的最小二乘支持向量机(LSSVM)负荷预测模型对各经验模态分量进行预测,并将各分量预测结果叠加得到最终负荷预测值。以某电网实际数据进行算例分析,结果表明所提出的组合模型能够更准确地对外部因素敏感的短期负荷进行预测。     

基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测

随着电力行业的不断发展,负荷预测的重要性也不断彰显,作为负荷预测的重要组成部分,短期负荷预测对于电力系统的调度运行、市场交易都有着重要的意义,精确的负荷预测有助于提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。由于影响负荷数据的随机因素太多且具有较强非线性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解和长短期记忆神经网络的短期电力负荷预测方法。通过对某市负荷数据进行仿真,将仿真结果与其他传统预测方法结果相对比,最终证明长短期记忆神经网络模型的误差更低,具有较高的预测精度。同时将互补集合经验模态分解下的长短期记忆神经网络方法与其他分解方法下的长短期记忆神经网络模型预测结果进行对比,验证互补集合经验模态分解方法对提升预测精度的有效性。     

基于经验模态分解和计量经济学模型及混沌模型的短期负荷预测

为提高短期电力负荷的预测精度,提出一种基于经验模态分解、计量经济学模型和神经网络混沌模型的组合预测方法.首先,利用经验模态分解将负荷序列分解成一系列本征模态函数及余项;其次,针对不同分量的特性,建立不同的模型进行预测;最后,将所有分量的预测值求和作为最终的预测结果.以美国宾夕法尼亚州-新泽西州-马里兰州(Pennsyl...     

基于CEEMD-GRU模型的短期电力负荷预测方法

针对电力负荷序列不平稳、随机性强,直接输入模型会导致拟合效果差、预测精度低等问题,本文提出了一种基于添加互补白噪声的互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)以及门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network, GRU)融合的预测方法。首先,针对传统经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)分解方法处理干扰信号大的序列时,存在的模态混叠问题,提出了CEEMD分解方法,加入互补白噪声,将原始序列分解成不同尺度的子序列,随后使用GRU神经网络,并优化网络超参数,从而获得最好的预测结果。通过实验证明,该方法重构误差小,预测效果好。     

基于因散经验模式分解的电力负荷混合预测方法

针对目前常用负荷分析方法多依赖主观经验,而经典经验模式分解有时出现混频现象的问题,提出了一种基于因散经验模式分解的电力负荷混合预测方法。首先,采用经验模式分解的改进算法——因散经验模式分解将负荷序列分解,这样可以自适应地将目标序列分解为若干个独立的内在模式,因此能够克服依赖主观经验的缺点。然后,将这些内在模式基于fine-to-coarse重构为高频、低频和趋势3个分量。在对各分量特性进行分析的基础上,分别采用支持向量机、自回归移动平均和线性回归模型对其进行预测。最后,将3个分量的预测结果叠加作为最终的预测值。利用上述方法对某电网进行24点负荷预测,结果表明该方法可以有效地提高负荷预测精度。     

集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法

随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难.为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法.首先,通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF).然后,配合机器学习智能算法,使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测.最后,将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果.采用某地区实际数据进行算例分析,验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比,能够辨识各频率负荷分量特性,提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度.     

基于经验模式分解和混沌相空间重构的风电功率短期预测

风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。     

基于RAN网络的短期负荷预测

提出一种基于资源分配网络(resource-allocating network,RAN)的短期负荷预测方法.通过对历史样本的学习,动态地增加隐节点数目,并采用扩展卡尔曼滤波器对网络参数进行调整.该网络结构紧凑,具有学习速度快、精度高等优点.此方法已用于地区电网负荷预测,预测结果表明方法是先进有效的.     

基于串行式GA-BP的短期负荷预测方法

针对短期电力负荷预测问题,提出一种基于串行式遗传算法-反向传播神经网络模型的预测方法.首先,由关联分析法确定负荷主要影响因素.然后,确定反向传播神经网络1的输入量为负荷主要影响因素,输出量为相应负荷值,实现多因素回归预测.最后,将反向传播神经网络2串行式融入,并确定其训练数据集为反向传播神经网络1的预测值集,继而实现时...