一种基于经验模态分解与支持向量机的电力系统短期负荷预测新方法
采用经验模态分解(EMD)与支持向量机相结合的的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先运用经验模态分解(EMD)将非平稳的负荷序列分解成若干平稳序列，然后根据分解后各分量的特点构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测，最后对各分量预测信号再采用支持向量机进行重构得到最终预测结果。在构建支持向量机模型时考虑了气候因素的影响，并将其作为模型的一组输入点。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。
电力系统 短期负荷预测 经验模态分解 支持向量机
辛鹏 辛雷 蔡国伟 李晓琦
东北电力大学电气工程学院,吉林省吉林市 佳木斯市供电公司黑龙江省佳木斯市
国内会议
福州
中文
255-262
2007-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）