基于HHT的电力负荷组合预测模型研究与应用

• 作者: 张豪杰 王静 蒋建东
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 影响因素 希尔伯特黄变换 神经网络 时间序列
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2015.04.001

摘要

为了进一步提高电力负荷预测精度,在对电力负荷影响因素分析的基础上,提出了一种基于HHT的负荷组合预测模型.该模型利用EMD算法将原始负荷序列分解,得到不同频率的平稳子序列,子序列比原始序列更具可预测性.根据不同频率的子序列特点选取RBF神经网络、BP神经网络和时间序列模型分别预测,同时考虑温度对负荷的影响,得到新的组合模型.算例表明,该模型能有效提高电力负荷预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋建东	郑州大学电气工程学院	34	233	8.0	13.0
2	张豪杰	郑州大学电气工程学院	3	27	2.0	3.0