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基于日负荷曲线分解的负荷预测
基于日负荷曲线分解的负荷预测
摘要：负荷预测在电力系统运行和规划中起着重要的作用。为了更准确地预测电力负荷，本文提出了一种基于日负荷曲线分解的负荷预测方法。该方法首先对历史负荷数据进行分解，得到基本负荷和峰谷负荷两个部分，然后利用模型预测每个部分的负荷，并将它们相加得到总负荷预测结果。实验结果表明，该方法能够提高负荷预测的准确性，并且适用于不同负荷曲线的预测。
1.引言
电力负荷预测在电力系统的运行和规划中起着至关重要的作用。准确的负荷预测可以帮助电力公司优化能源调度、提高发电效率，同时也对电力市场交易和电力设备运行具有重要意义。传统的负荷预测方法主要基于统计模型或时间序列分析，如ARIMA（自回归移动平均）模型和神经网络模型。然而，这些方法常常无法考虑负荷曲线的特性以及不同部分负荷的影响，导致预测精度不高。为了提高负荷预测的准确性，本文提出了一种基于日负荷曲线分解的负荷预测方法。
2.方法
本文的方法首先对历史负荷数据进行分解，将负荷曲线分解为基本负荷和峰谷负荷两个部分。基本负荷部分是相对平稳的负荷曲线，其变化较为缓慢，通常与人们的生活和工作规律相关。峰谷负荷部分是相对波动的负荷曲线，其变化与气温、季节等因素密切相关。然后，分别建立模型对基本负荷和峰谷负荷进行预测。最后，将两个部分的预测结果相加得到总负荷预测结果。
2.1负荷曲线分解
负荷曲线分解是利用数学方法将负荷曲线分解为不同成分的技术。常用的负荷曲线分解方法有小波分析、主成分分析和经验模态分解方法等。本文采用经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD）方法对负荷曲线进行分解。EMD方法是一种自适应的信号分解方法，通过将原始信号拆分为若干固有模态函数（IntrinsicModeFunction，简称IMF）和一个剩余项，从而实现信号的分解。通过对历史负荷数据的EMD分解，可以得到基本负荷和峰谷负荷两个部分。
2.2负荷预测模型
基于分解后的负荷曲线，本文分别建立了基于历史数据的模型对基本负荷和峰谷负荷进行预测。
对于基本负荷预测，可以采用传统的统计模型，如ARIMA模型。ARIMA模型是一种常用于时间序列分析的模型，可以捕捉负荷变化的长期趋势和季节性特征。
对于峰谷负荷预测，可以采用人工神经网络模型，如多层感知机（Multi-layerPerceptron，简称MLP）模型。MLP模型是一种常用的前向神经网络模型，可以通过训练学习负荷曲线的非线性关系，从而实现负荷的预测。
3.实验与结果
本文采用了某电力公司2019年的负荷数据进行实验。首先，对历史负荷数据进行EMD分解，得到基本负荷和峰谷负荷两个部分。然后，分别采用ARIMA模型和MLP模型对两个部分的负荷进行预测。最后，将两个部分的预测结果相加得到总负荷预测结果。
实验结果表明，本文提出的基于日负荷曲线分解的负荷预测方法相比传统方法具有更高的预测准确性。通过对基本负荷和峰谷负荷的独立建模，可以更好地考虑不同成分对负荷的影响。另外，本文所提出的方法也适用于不同负荷曲线的预测，具有一定的通用性。
4.结论
本文提出了一种基于日负荷曲线分解的负荷预测方法，通过将负荷曲线分解为基本负荷和峰谷负荷两个部分，并分别建立模型对其进行预测，实现了负荷预测的精确性和准确性的提高。实验结果表明，该方法适用于不同负荷曲线的预测，并具有一定的通用性。未来的研究可以进一步探索不同的负荷曲线分解方法以及更精确的负荷预测模型，以进一步提高负荷预测的准确性和稳定性。同时，也可以考虑将其他因素如天气等纳入负荷预测模型中，以更好地反映实际情况。