EMD-SMO算法在电力短期负荷预测中的应用

摘要：

利用集平稳化和层次化处理能力于一体的EMD方法处理非线性非平稳信号的有效性，对负荷预测数据进行平稳化处理，分离出12组IMF数据;结合对负荷数据具有很好预测能力的改进SMO算法进行建模，对IMF数据进行分别预测和组合预测，提出了一种EMD—SMO算法。实验结果表明，该方法无论在预测精度还是收敛速度上都比单纯的SMO算法有了很大改进，取得了很好的预测效果。

关键词： 经验模态分解 序列最小优化 电力负荷预测 EMD方法 改进SMO算法

作者: 翟永杰 周倩 韩璞

作者单位: 华北电力大学 控制理论与控制工程学院,河北保定 071003 研祥智能科技股份有限公司

会议类型: 国内会议

会议名称: 第1届研祥杯嵌入式技术在电力系统中的应用研讨会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 174-181

在线出版日期: 2010-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）