基于二重分解的行业用户短期日电量预测建模

摘要：

短期日电量预测有助于电力市场建设和供电服务水平提升.基于用户特征的准确辨识,提出了一种行业用户短期日电量的二重分解预测方法.首先运用统计学工具分别对用户的周期性、气温相关性和节假日相关性等特征进行辨识建模;然后据此定制基于回归的季节趋势分解框架的分量数量;接着结合回归周期分解法和集合经验模态分解法对电量进行二重分解;进而依据分量特点选用长短期记忆网络/支持向量机/卷积神经网络组合预测;最后将各分量预测结果叠加并利用概率分布调整节假日预测结果,从而得到最终的日电量预测值.实际算例分析验证了所提方法在预测精度上的优越性.

关键词：行业用户、电量预测、智能算法、二重分解

所属期刊栏目：16

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金52177085

在线出版日期：2023-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：37-45