郑州大学学报（工学版）
鄭州大學學報（工學版）
정주대학학보（공학판）
Journal of Zhengzhou University(Engineering Science)
2015年
4期
1-5
,共5页
负荷预测%影响因素%希尔伯特黄变换%神经网络%时间序列
負荷預測%影響因素%希爾伯特黃變換%神經網絡%時間序列
부하예측%영향인소%희이백특황변환%신경망락%시간서렬
load forecasting%influencing factor%Hilbert Huang transform%neural network%time series
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.
為瞭進一步提高電力負荷預測精度,在對電力負荷影響因素分析的基礎上,提齣瞭一種基于HHT的負荷組閤預測模型.該模型利用EMD算法將原始負荷序列分解,得到不同頻率的平穩子序列,子序列比原始序列更具可預測性.根據不同頻率的子序列特點選取RBF神經網絡、BP神經網絡和時間序列模型分彆預測,同時攷慮溫度對負荷的影響,得到新的組閤模型.算例錶明,該模型能有效提高電力負荷預測精度.
위료진일보제고전력부하예측정도,재대전력부하영향인소분석적기출상,제출료일충기우HHT적부하조합예측모형.해모형이용EMD산법장원시부하서렬분해,득도불동빈솔적평은자서렬,자서렬비원시서렬경구가예측성.근거불동빈솔적자서렬특점선취RBF신경망락、BP신경망락화시간서렬모형분별예측,동시고필온도대부하적영향,득도신적조합모형.산례표명,해모형능유효제고전력부하예측정도.
