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基于数据挖掘技术和CEEMD--ELM的短期母线负荷预测
基于数据挖掘技术和CEEMD-ELM的短期母线负荷预测
摘要：母线负荷预测是电力系统运行中重要的任务之一，其准确性对于实现电力系统的合理调度和优化具有关键作用。本文提出了一种基于数据挖掘技术和CEEMD-ELM（CompleteEnsembleEmpiricalModeDecomposition-ExtremeLearningMachine）的短期母线负荷预测方法。首先，采用CEEMD对原始负荷数据进行分解，得到多个共振模态函数（IMFs）。然后，将得到的IMFs作为特征，利用数据挖掘技术进行特征选择，提取最关键的特征。最后，将提取的特征输入到ELM模型中进行负荷预测。实验结果表明，基于CEEMD-ELM的短期母线负荷预测方法具有较高的准确性和稳定性，能够提供准确的母线负荷预测结果，对于电力系统的运行和调度具有重要意义。
关键词：母线负荷预测；数据挖掘技术；CEEMD；ELM
1.引言
电力系统是现代社会中重要的基础设施之一，在实现电力系统的可靠运行和优化调度方面，母线负荷预测起着关键作用。准确的母线负荷预测可以提供给运营商和调度员重要的信息，帮助他们做出合理的调度决策，从而提高电力系统的效率和稳定性。因此，研究如何准确地预测母线负荷一直是电力系统领域的热点问题之一。
2.相关工作
传统的母线负荷预测方法通常包括时间序列分析、回归模型和神经网络模型等。时间序列分析方法主要利用历史负荷数据进行趋势分析和周期性分析来预测未来的负荷。回归模型通常利用各种统计方法和数学模型来建立负荷与环境因素之间的关系，从而进行负荷预测。神经网络模型是一种基于人工神经网络的方法，通过训练网络来学习负荷与各种因素之间的复杂非线性关系。虽然这些方法在一定程度上能够预测负荷，但是仍存在一些问题，如模型复杂性、数据处理不充分等。
3.方法描述
本文提出了一种基于数据挖掘技术和CEEMD-ELM的短期母线负荷预测方法。具体步骤如下：
3.1数据准备
收集历史的母线负荷数据，作为训练和测试的数据集。同时，还需要考虑与负荷相关的环境因素，如气温、湿度等，将其作为辅助特征。
3.2CEEMD分解
采用CEEMD方法对原始负荷数据进行分解，得到多个IMFs。CEEMD是一种改进的经验模态分解（EMD）方法，它能够解决IMFs之间的模态伪彩以及边界效应等问题。
3.3特征选择
将得到的IMFs作为特征，利用数据挖掘技术进行特征选择。主要有两个目标：一是减少特征的维度，避免过拟合；二是选择最关键的特征，提取负荷与环境因素之间的最重要关系。
3.4ELM模型
将特征输入到ELM模型中进行负荷预测。ELM是一种单隐层前馈神经网络模型，具有快速训练和较好的预测能力。
4.实验及结果分析
在某电力系统的实际数据集上进行了实验，采用均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评估指标。与传统方法相比，基于CEEMD-ELM的短期母线负荷预测方法在准确性和稳定性上表现出更好的性能。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。
5.结论
本文提出了一种基于数据挖掘技术和CEEMD-ELM的短期母线负荷预测方法。实验证明，该方法能够提供准确的母线负荷预测结果，对于电力系统的运行和调度具有重要意义。未来的工作可以进一步完善该方法，并结合其他技术，实现更精确的负荷预测。
参考文献：
[1]ZhangH,WangJ,LiY.AShort-TermLoadForecastingMethodbasedonCEEMDandBP-ELM[J].JournalofElectricalandInformationEngineering,2017,6(4):524-530.
[2]ZhangL,SongD.Short-TermLoadForecastinginDistributionSystemsusingCEEMD-basedLSSVM[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2018,33(3):2663-2673.