本文關(guān)鍵詞：基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和季節(jié)調(diào)整的組合模型在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用　出處：《蘭州大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：由于電力行業(yè)的高速進(jìn)步和科技化的電網(wǎng)規(guī)劃,使得學(xué)者們對電力負(fù)荷預(yù)測的關(guān)注愈來愈普遍。對電力系統(tǒng)運(yùn)營部門來說,電力負(fù)荷的預(yù)測是一個(gè)很重要的任務(wù),它對于確保電力行業(yè)的正常運(yùn)行和我國經(jīng)濟(jì)的有效發(fā)展有十分重要的意義。因此,提高電力負(fù)荷預(yù)測的精度對電力系統(tǒng)的健康運(yùn)行非常重要,同時(shí),這個(gè)問題的解決與改進(jìn)也是學(xué)者們當(dāng)前面臨的一個(gè)重要而又艱巨的任務(wù)。這篇文章提出了一種新的組合模型對短期的電力負(fù)荷做預(yù)測。電力負(fù)荷數(shù)據(jù)是一個(gè)時(shí)間序列,在一些不確定因素的影響下,電力市場會(huì)產(chǎn)生很強(qiáng)的波動(dòng)性。因此,電力負(fù)荷數(shù)據(jù)中具有很高的噪聲,如果對含有噪聲的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大的誤差。所以,文中采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法剔除原始數(shù)據(jù)中的噪聲,這種方法可以保留原始數(shù)據(jù)中低頻信號(hào),剔除高頻信號(hào)；又因?yàn)殡娏ω?fù)荷數(shù)據(jù)具有顯著的季節(jié)性,所以又用季節(jié)調(diào)整的方法剔除去噪后數(shù)據(jù)的季節(jié)項(xiàng)；然后對預(yù)處理后的負(fù)荷數(shù)據(jù)用Elman網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化的灰色網(wǎng)絡(luò)作預(yù)測；最后選用粒子群優(yōu)化算法確定組合模型的最優(yōu)權(quán)值,這樣就得到了文中提出的新的組合預(yù)測模型。實(shí)證研究選用澳大利亞新南威爾士州每半個(gè)小時(shí)的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行短期預(yù)測,研究結(jié)果表明,粒子群優(yōu)化的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果好于未優(yōu)化的；同時(shí),文中給出的組合模型優(yōu)于單個(gè)模型,而且去噪后的模型確實(shí)優(yōu)于未去噪的模型,進(jìn)而說明了文中提出的組合模型在電力負(fù)荷預(yù)測中的可行性。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM715

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