基于EMD-分形理论的短期电力负荷预测

作     者：关学忠 佟宇 高哲 聂品磊 皇甫旭 GUAN Xue-zhong;TONG Yu;GAO Zhe;NIE Pin-lei;HUANGFU Xu

作者机构：东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 辽宁大学轻型产业学院辽宁沈阳110036 中海油能源发展股份有限公司安全环保分公司天津300000 

基　　金：国家自然科学基金(61304094) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2016年第24卷第1期

页      码：184-186,190页

摘      要：电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分。为了使电力系统安全经济平稳的运行,由此特别需要精确的电力负荷预测方法。为了实现更好负荷预测方法,文中将经验模态分解(EMD)与新兴的电力负荷预测模型分形理论相结合,提出了EMD-分形负荷预测模型。为了证明此方法的有效性,文中将这种新的预测模型跟分形预测模型和BP神经网络预测模型相比较。最终通过仿真算例说明了本文提出的这种新型预测方法精度更高,几乎所有的误差都在2%以下,预测结果更好,可以很好的应用在电力系统负荷预测中。

主 题 词：负荷预测 分形理论 经验模态分解 EMD-分形 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.cnki.dzsjgc.2016.01.054

馆 藏 号：203110523...