基于经验模态分解和计量经济学模型及混沌模型的短期负荷预测

摘要：

为提高短期电力负荷的预测精度，提出一种基于经验模态分解、计量经济学模型和神经网络混沌模型的组合预测方法。首先，利用经验模态分解将负荷序列分解成一系列本征模态函数及余项；其次，针对不同分量的特性，建立不同的模型进行预测；最后，将所有分量的预测值求和作为最终的预测结果。以美国宾夕法尼亚州一新泽西州一马里兰州（Pennsylvania-NewJersey-Maryland，PJM）电力市场为实例，验证了普通日负荷和特殊日负荷的预测效果，此外，将该方法与其他预测方法进行了比较，算例表明，该方法具有较高的预测精度。

关键词：负荷预测、经验模态分解、计量经济学模型、神经网络混沌模型

所属期刊栏目：35

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：基金项目:国家自然科学基金项目70971038;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20070079005

在线出版日期：2012-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：181-187