基于CEEMD与VHBFO_SVM的微网短期负荷预测模型

• 作者: 赵敏
• 来源期刊: 煤矿机电
• 学科: 工学
• 关键词: 微网 短期负荷预测 补充的总体平均经验模态分解(CEEMD) 变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 问题探讨
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TM715+.1|TP393
• 字数: 3756字
• 语种: 中文

摘要

为适应微网的建设和发展对其负荷预测效率及精度的要求,提出一种基于变概率混合细菌觅食优化算法(VHBFO)优化支持向量机(SVM)的微网短期负荷预测模型.首先利用CEEMD将非平稳的负荷序列按照不同波动尺度逐级进行分解,从而得到多组固有模态函数分量均值,并建立VHBFO_SVM模型对各组分量分别进行预测,最后通过叠加各组分量的预测结果得到预测值.以国内某微网示范工程项目为例,将VHBFO_SVM用于微网短期负荷预测.实例仿真结果表明,所提出的VHBFO_SVM预测模型优于SVM预测模型,更适用于当前微网短期负荷预测需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵敏	鹤壁汽车工程职业学院电子工程系	25	21	3.0	3.0