【摘 要】
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准确的负荷预测是电力市场稳定运行的关键。2017年实施偏差电量考核给售电公司带来了极大的挑战。可再生能源和新能源的接入需要高精度的负荷预测。利用集合经验模态分解(EEM
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,华北电力大学智慧能源研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51641701);中央高校基金项目(2017MS080)~~
论文部分内容阅读
准确的负荷预测是电力市场稳定运行的关键。2017年实施偏差电量考核给售电公司带来了极大的挑战。可再生能源和新能源的接入需要高精度的负荷预测。利用集合经验模态分解(EEMD)算法将全社会用电增速序列分解为6个子序列,将子序列组合成高、中、低频分量序列,再对中、低频分量用随机森林(RF)法选取最优参数构建模型,将分量预测结果相加重构成最终预测结果。并与RF、支持向量机(SVM)和EEMD-SVM的实验误差进行了对比,结果表明本文所构建模型的预测精度要优于对比模型,同时验证了该方法在月度负荷预测方面的有效性和可行性。
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