基于相似日与多模型融合的短期负荷预测

为提高负荷预测精度，以相似日思想为基础，构建了一种基于相似日与多模型融合的短期负荷预测框架。首先，通过Pearson相关系数确定负荷的气象影响因素，并结合气象因素及负荷日期类型进行相似日选取，构造历史数据集；其次，采用互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)技术将历史数据集分解为不同频率下的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量；然后，采用长短期时序网络(long short term time-series network,LSTNet)及极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型分别对高频及低频IMF分量进行预测，经过结果的融合得到最终的负荷预测结果；最后，经过实际电力负荷验证，所提出模型具有较高的负荷预测精度。