【摘 要】
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负荷预测是电网规划运行安排的基础，预测的准确性关系到电网安全、可靠和经济运行。为了解决原始数据不平稳造成预测精度低下的问题，本文提出了基于集合经验模态分解（EEMD）的自回
【机 构】
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国网福建综合能源服务有限公司,福州大学电气工程与自动化学院
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2018J01482)
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负荷预测是电网规划运行安排的基础，预测的准确性关系到电网安全、可靠和经济运行。为了解决原始数据不平稳造成预测精度低下的问题，本文提出了基于集合经验模态分解（EEMD）的自回归积分滑动平均（ARIMA）预测模型，对某地区的月负荷量做加噪处理后进行经验模态分解，使其分量平稳化，再对各分量进行ARIMA模型孽测，最后将各预测结果相加得到最终预测值。算例表明，基于EEMD—ARIMA模型的地区月负荷量预测精度高于传统ARIMA模型。
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