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基于经验模态分解与动态神经网络的短期负荷预测
引用本文:刘耀年,杨德友,庞松岭,刘岱.基于经验模态分解与动态神经网络的短期负荷预测[J].电工电能新技术,2008,27(3).
作者姓名:刘耀年  杨德友  庞松岭  刘岱
作者单位:东北电力大学电气工程学院,吉林省,吉林市,132012;海南电网公司,海南,海口,570203;海口供电局,海南,海口,570001
摘    要: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。

关 键 词:短期负荷预测  经验模态分解  动态神经网络

Power system short-term load forecasting based on empirical mode decomposition and dynamic neural network
LIU Yao-nian,YANG De-you,PANG Song-ling,LIU Dai.Power system short-term load forecasting based on empirical mode decomposition and dynamic neural network[J].Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy,2008,27(3).
Authors:LIU Yao-nian  YANG De-you  PANG Song-ling  LIU Dai
Abstract:
Keywords:short-term load forecasting  empirical mode decomposition(EMD)  dynamic neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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