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基于极点对称模态分解-分散熵和改进乌鸦搜索算法-核极限学习机的短期负荷区间预测
标题：基于极点对称模态分解-分散熵和改进乌鸦搜索算法-核极限学习机的短期负荷区间预测
摘要：
随着能源需求的不断增长，电力系统的安全和稳定性对于保障供电的可靠性至关重要。短期负荷预测在电网调度和能源计划中起着重要作用。本文将极点对称模态分解-分散熵（EMD-DE）和改进乌鸦搜索算法（ICWO）与核极限学习机（KELM）相结合，提出了一种用于短期负荷区间预测的新方法。通过将负荷数据进行EMD-DE分解，得到具有不同尺度的各个模态函数（IMF）；然后利用分散熵衡量IMF之间的相似性，筛选出对负荷变化较为关键的IMF；并采用ICWO-KELM模型，将已筛选的IMF作为输入，建立短期负荷预测模型。通过实验结果的分析和对比，表明该方法具有较高的预测精度和可靠性。
关键词：短期负荷预测；极点对称模态分解-分散熵；改进乌鸦搜索算法；核极限学习机；电力系统。
1.引言
电力系统的安全运行对于维持社会的正常运转至关重要。短期负荷预测是电力系统调度和能源计划的重要组成部分。准确地预测负荷的变化趋势和范围，具有重要的经济和实际意义。然而，由于短期负荷受多种因素的影响，其具有不确定性和复杂性，以往的预测方法存在一定的局限性。
2.相关工作
目前，短期负荷预测的方法有很多种。其中，EMD-DE是一种用于信号处理和负荷预测的有效方法，其通过将信号分解成一系列不同尺度的振动分量，提取出负荷变化的特征信息。分散熵能够量化信号之间的相似性和差异性，用于筛选关键的分量。乌鸦搜索算法是一种优化算法，具有全局搜索性能好的特点。核极限学习机是一种有效的机器学习算法，具有快速训练和泛化能力强的特点。
3.方法介绍
本文提出的方法首先对负荷数据进行EMD-DE分解，得到多个IMF。然后，采用分散熵衡量各个IMF之间的相似性，并选择相关性高的IMF作为输入。接着，利用ICWO算法调整KELM模型中的权重和偏置参数，构建短期负荷预测模型。最后，通过对实际数据的预测和对比分析，验证了该方法的有效性。
4.实验结果与分析
本文使用了某电力系统的实际负荷数据进行了实验，通过与其他方法的预测结果进行对比分析，验证了本文方法的准确性和可靠性。实验结果表明，本文方法在短期负荷预测中具有较高的准确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于EMD-DE和ICWO-KELM的短期负荷区间预测方法。实验结果表明，该方法能够准确地预测电力系统的短期负荷变化，并具有较高的可靠性和稳定性。在未来的研究中，可以进一步优化算法，提高预测精度和效率。
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注：以上仅为论文的初步框架和内容提示，实际写作时需要根据研究内容进行具体展开和论证。