一种基于杂交模型的电力负荷短期预测

• 作者: 李维勤 汪春华
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 时间尺度 杂交算法 负荷预测
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 辨识建模与仿真
• 页码范围: 105-110,118
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4730字
• 语种: 中文

摘要

电力负荷短期预测在发电计划、调度制定与安全评价中起着重要的作用.杂交方法可降低单一预测方法的风险,能有效提高预测准确性.为了降低噪声干扰与提升预测性能,提出了基于EEMD的负荷数据预处理方法;结合ARIMA模型、相似日模型及Elman神经网络,建立了动态窗口杂交预测模型.采用粒子的变异策略、参数的动态更新策略,实现了权重系数的快速和准确求解.实测数据实验验证了杂交模型的预测性能.结果 表明,提出的杂交模型更容易获得权重参数,预测结果具有更高的准确性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪春华	西安航空学院电子工程学院	11	23	4.0	4.0
2	李维勤	西安理工大学自动化学院	17	20	3.0	4.0