【摘 要】
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为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称CEEMDAN)算法和外部
【机 构】
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安徽大学电子信息工程学院,安徽大学教育部电能质量工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672032),安徽省科技重大专项(18030901018)
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为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称CEEMDAN)算法和外部输入非线性自回归(nonlinear auto regressive with exogenous inputs,简称NARX)神经网络的短期负荷预测模型.首先,通过CEEMDAN算法对电力负荷原始信号进行分解,得到若干个本征模态函数分量和1个残差分量;然后,将得到的若干个
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