电子设计工程
電子設計工程
전자설계공정
ELECTRONIC DESIGN ENGINEERING
2013年
21期
105-106,109
,共3页
郭涛%马林东%葛智平%崔乐乐
郭濤%馬林東%葛智平%崔樂樂
곽도%마림동%갈지평%최악악
电力负荷%经验模态分解%神经网络%预测
電力負荷%經驗模態分解%神經網絡%預測
전력부하%경험모태분해%신경망락%예측
power load%EMD%neural network%prediction
提出了采用经验模态分解(EMD)和神经网络结合的方法对短期电力负荷进行预测.通过EMD算法将电力负荷的时间序列分解为若干个固有模态函数,采用神经网络对各个固有模态函数分别预测,然后求和重构各个固有模态函数的预测值,最后得出总的负荷预测值.通过仿真分析,该方法相对于采用单一的神经网络预测降低了预测误差,改善了短期负荷预测的有效性.
提齣瞭採用經驗模態分解(EMD)和神經網絡結閤的方法對短期電力負荷進行預測.通過EMD算法將電力負荷的時間序列分解為若榦箇固有模態函數,採用神經網絡對各箇固有模態函數分彆預測,然後求和重構各箇固有模態函數的預測值,最後得齣總的負荷預測值.通過倣真分析,該方法相對于採用單一的神經網絡預測降低瞭預測誤差,改善瞭短期負荷預測的有效性.
제출료채용경험모태분해(EMD)화신경망락결합적방법대단기전력부하진행예측.통과EMD산법장전력부하적시간서렬분해위약간개고유모태함수,채용신경망락대각개고유모태함수분별예측,연후구화중구각개고유모태함수적예측치,최후득출총적부하예측치.통과방진분석,해방법상대우채용단일적신경망락예측강저료예측오차,개선료단기부하예측적유효성.
