基于经验模态分解和季节调整的组合模型在电力负荷预测中的应用

发布时间：2017-12-23 00:05

  本文关键词：基于经验模态分解和季节调整的组合模型在电力负荷预测中的应用　出处：《兰州大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 负荷预测 经验模态分解 季节调整 Elman神经网络 灰色神经网络 粒子群优化算法 组合预测模型

【摘要】：由于电力行业的高速进步和科技化的电网规划,使得学者们对电力负荷预测的关注愈来愈普遍。对电力系统运营部门来说,电力负荷的预测是一个很重要的任务,它对于确保电力行业的正常运行和我国经济的有效发展有十分重要的意义。因此,提高电力负荷预测的精度对电力系统的健康运行非常重要,同时,这个问题的解决与改进也是学者们当前面临的一个重要而又艰巨的任务。这篇文章提出了一种新的组合模型对短期的电力负荷做预测。电力负荷数据是一个时间序列,在一些不确定因素的影响下,电力市场会产生很强的波动性。因此,电力负荷数据中具有很高的噪声,如果对含有噪声的数据直接进行预测,预测结果会产生很大的误差。所以,文中采用经验模态分解的方法剔除原始数据中的噪声,这种方法可以保留原始数据中低频信号,剔除高频信号；又因为电力负荷数据具有显著的季节性,所以又用季节调整的方法剔除去噪后数据的季节项；然后对预处理后的负荷数据用Elman网络和优化的灰色网络作预测；最后选用粒子群优化算法确定组合模型的最优权值,这样就得到了文中提出的新的组合预测模型。实证研究选用澳大利亚新南威尔士州每半个小时的电力负荷数据进行短期预测,研究结果表明,粒子群优化的灰色神经网络的预测效果好于未优化的；同时,文中给出的组合模型优于单个模型,而且去噪后的模型确实优于未去噪的模型,进而说明了文中提出的组合模型在电力负荷预测中的可行性。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM715

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本文编号：1321581