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基于EMD-KELM-EKF与参数优选的用户侧微电网短期负荷预测方法
基于EMD-KELM-EKF与参数优选的用户侧微电网短期负荷预测方法
作者:
于壮壮
刘念
张建华
张清鑫
汤庆峰
雷金勇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
微电网
短期负荷预测
组合预测模型
参数优化
摘要:
短期负荷预测是微电网经济调度的重要组成部分,预测误差将直接影响运行经济性.相对于大电网环境,在用户侧微电网实施短期负荷预测的难度更高.提出了一种基于经验模态分解、扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机的组合短期负荷预测模型,通过经验模态分解对随机性强的微电网负荷时间序列逐级分解为多组固有模态函数分量,采用扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机2种存在典型差异的预测模型对不同性质的固有模态函数分量进行预测,并采用粒子群算法实现模型参数的优选.针对用户侧微电网的环境约束,提出了离线参数寻优、周期参数更新与在线预测相结合的实现模式.通过多种类型、容量的用户侧微电网算例分析,验证了模型预测精度、周期更新稳定性与计算效率.
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基于EMD-SLSTM的家庭短期负荷预测
家庭短期负荷预测
深度学习
堆栈式长短期记忆网络
经验模式分解
时间序列
基于EMD分解与ARMA模型的电力负荷预测
经验模态分解
ARMA预测模型
预测原理
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内容分析
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引文网络
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内容分析
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文献信息
篇名
基于EMD-KELM-EKF与参数优选的用户侧微电网短期负荷预测方法
来源期刊
电网技术
学科
工学
关键词
微电网
短期负荷预测
组合预测模型
参数优化
年,卷(期)
2014,(10)
所属期刊栏目
智能用电技术
研究方向
页码范围
2691-2699
页数
9页
分类号
TM721
字数
8077字
语种
中文
DOI
10.13335/j.1000-3673.pst.2014.10.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
雷金勇
64
808
15.0
26.0
2
于壮壮
国家电网公司华北电力调控分中心
2
63
2.0
2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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引证文献(11)
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研究主题发展历程
节点文献
微电网
短期负荷预测
组合预测模型
参数优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
主办单位:
国家电网公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3673
CN:
11-2410/TM
开本:
大16开
出版地:
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
邮发代号:
82-604
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
总被引数(次)
346228
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