基于频域分解的短期负荷预测研究分析

马愿; 张倩; 李国丽; 马金辉; 丁津津

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基于频域分解的短期负荷预测研究分析

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cqvip:为研究频域分量预测法对短期负荷预测精度的影响,利用频域分解算法分解原始负荷数据,将数据分解为4个部分:日周期、周周期、低频和高频分量。其中,日周期、周周期分量用Elman神经网络预测;低频分量采用随机森林预测;高频分量则使用Mallat算法二次分解,分别得到低频部分和高频部分,选取低频部分做训练样本与Elman神经网络结合预测高频分量;将各个频域分量结果重组,实现电力负荷的高精度预测。以某地市实际负荷数据为例进行仿真,将该方法与Elman神经网络法、随机森林法及频域分量预测法的预测结果对比,验证所提方法可以有效提高精度,减少预测值和真实值的离散程度。

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来源
《中国电力》 |2020年第4期|114-121|共8页
作者
马愿; 张倩; 李国丽; 马金辉; 丁津津;
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作者单位

工业节能与电能质量控制协同创新中心(安徽大学电气工程与自动化学院) 安徽合肥 230601;

国网安徽省电力有限公司安徽合肥 230073;

国网安徽省电力有限公司电力科学研究院安徽合肥 230022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
负荷预测; 频域分解; Elman神经网络; 随机森林; Mallat算法;

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