本文選題：超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)　切入點(diǎn)：集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解　出處：《電力系統(tǒng)保護(hù)與控制》2015年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)參數(shù)不易確定且單一預(yù)測(cè)模型精度不高的問(wèn)題,提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)與LSSVM的組合預(yù)測(cè)模型。首先利用EEMD將歷史數(shù)據(jù)分解成一系列相對(duì)比較平穩(wěn)的分量序列,再對(duì)各子序列分別建立合適的預(yù)測(cè)模型。進(jìn)一步通過(guò)貝葉斯證據(jù)框架來(lái)優(yōu)化LSSVM的參數(shù),用貝葉斯推理確定模型參數(shù)、正規(guī)化超參數(shù)和核參數(shù)。然后將各子序列預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行疊加得到最終預(yù)測(cè)值。最后,將該預(yù)測(cè)模型用于某一家庭超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中,仿真結(jié)果表明,該模型取得了比單一模型更好的預(yù)測(cè)效果。
[Abstract]:The traditional LSSVM-based least squares support vector machine (LSSVM) is difficult to determine the parameters and the accuracy of the single prediction model is not high. A combined prediction model based on set empirical mode decomposition (EEMD) and LSSVM is proposed. Firstly, historical data are decomposed into a series of relatively stable component sequences using EEMD. Then the appropriate prediction models are established for each sub-sequence. Further, the parameters of LSSVM are optimized by Bayesian evidence framework, and the parameters of the model are determined by Bayesian reasoning. The superparameters and kernel parameters are normalized, and then the prediction results of each sub-sequence are superimposed to obtain the final prediction value. Finally, the prediction model is applied to the super-short-term load forecasting of a certain family. The simulation results show that, The prediction effect of this model is better than that of single model.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(142102210048) 河南省高�？萍紕�(chuàng)新人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(2008HASTIT022)
【分類號(hào)】：TM715

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5 云會(huì)周;基于機(jī)器自學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2010年

6 邵俊;縣域地區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的研究[D];浙江大學(xué);2009年

7 寧卜;基于模糊聚類分析與最小二乘支持向量機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];西安理工大學(xué);2009年

8 溫可明;市場(chǎng)條件下佛山地區(qū)電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究[D];華南理工大學(xué);2009年

9 鐘光科;偏最小二乘回歸分析在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];河北工程大學(xué);2011年

10 蘇慶新;一種配電網(wǎng)超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[D];曲阜師范大學(xué);2002年

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本文編號(hào)：1615985