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《低碳经济与科学发展——吉林省第六届科学技术学术年会论文集》2010年
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基于EMD与SVM及GA相结合的短期负荷预测

李婷  徐搏  刘青山  刘俊男  辛鹏  
【摘要】:本文将经验模态分解(EMD)与支持向量机(SVM)、遗传算法(GA)相结合的模型应用到电力系统短期负荷预测中,以东北地区某供电公司负荷情况进行预测精度上的对比。模型构建:首先运用经验模态分解(EMD)将非平稳的负荷序列分解成若干平稳序列,然后根据分解后各分量的特点构造不同的支持向量机模型对各分量分别进行预测,最后对各分量预测信号再采用遗传算法(GA)进行重构得到最终预测结果。在构建支持向量机模型时考虑了气候因素的影响,并将其作为模型的一组输入点。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。
【作者单位】:吉林省电力有限公司吉林供电公司
【分类号】:TM715

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