一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 7次 | 上传用户：longlaotest1

【摘要】

：

电力系统的管理和调度对精确的负荷预测模型有着极高的要求。为全面提高负荷预测模型的性能,提出一种新型的结合互补集成经验模态分解(CEEMD)和小波核函数极限学习机(WKELM)的短期电力负荷组合预测模型。首先通过CEEMD将历史电力负荷数据自适应地分解为一系列相对平稳的子序列,对各分量建立小波核极限学习机的预测模型,预测各分量的负荷值并对其进行求和得到最终预测结果。用四种预测模型对真实的负荷数据进行

【作者】

：

郭瑞樊亚敏潘玉民

【机构】

：

辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,华北科技学院电子信息工程学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2016年12期

【关键词】

：

短期负荷预测互补的集成经验模态分解小波核极限学习机组合预测模型 Short term load forecasting Complementary ens

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