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

• 作者: 张重远 范春桥
• 来源期刊: 南方电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 经验模态分解 遗传程序设计
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 55-58
• 分类号: TM715
• 字数: 3304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-0629.2011.02.014

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张重远	华北电力大学电气与电子工程学院	65	803	15.0	26.0
2	范春桥	华北电力大学电气与电子工程学院	2	8	2.0	2.0