浙江省月度电力需求的变分模态分解-自适应模糊神经网络-差分整合移动平均自回归组合预测模型及应用

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jianjiaomylove

【摘要】

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为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相

【作者】

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董知周黄建平许晓敏李铮纪正森高恬吴庚奇夏洪涛陈浩

【机构】

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国网浙江省电力有限公司温州供电公司,国网浙江省电力有限公司,华北电力大学经济与管理学院,中国电力财务有限公司

【出处】

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科学技术与工程

【发表日期】

：

2021年12期

【关键词】

：

电力需求预测差分整合移动平均自回归模型ARIMA 变分模态分解自适应模糊神经网络

【基金项目】

：

国网浙江省电力有限公司科技项目(5211WZ1900RN)。

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为提高电力需求预测的精度,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应模糊神经网络(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)相结合的方法并应用到月度电力需求预测中。首先将原始数据通过VMD分解成有限带宽的子模态序列,选用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)、ANFIS、经验模态分解(em

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