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基于EMD-DA-LSSVM的短期电力负荷预测研究
基于EMD-DA-LSSVM的短期电力负荷预测研究
摘要：随着电力供需矛盾的日益突出，准确预测短期电力负荷成为电力系统运行和规划的关键问题。本研究提出了基于经验模态分解、差异分析和改进的LeastSquaresSupportVectorMachine（EMD-DA-LSSVM）的短期电力负荷预测方法。首先，利用经验模态分解（EMD）将原始负荷数据分解为一组本征模态函数（IMF），得到数据的本质变化模式。然后，通过差异分析（DA）方法选取与负荷变化趋势相关的IMF成分。接着，采用改进的LSSVM模型对选定的IMF成分进行建模和预测。最后，通过实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明EMD-DA-LSSVM方法相比传统方法具有更高的准确率和可靠性。
关键词：电力负荷预测；经验模态分解；差异分析；LeastSquaresSupportVectorMachine
1.引言
短期电力负荷预测对于电力系统的运行和调度具有重要意义。准确预测电力负荷可以实现电力的合理调度和资源的优化利用，从而提高电力系统的可靠性和经济性。然而，由于电力负荷的复杂性和不确定性，准确预测电力负荷一直是一个具有挑战性的问题。
2.EMD-DA-LSSVM模型
2.1经验模态分解
经验模态分解（EMD）是一种将非平稳时间序列分解为一组本征模态函数（IMF）的方法。IMF是由具有不同频率和振幅的振动模式组成的函数，可以捕捉时间序列的本质变化模式。通过EMD分解，负荷数据可以分解为多个IMF和一个剩余项。
2.2差异分析
差异分析（DA）是一种计算IMF成分与负荷变化趋势相关性的方法。通过计算IMF与负荷数据的相关系数，可以筛选出与负荷变化趋势高度相关的IMF成分，用于建模和预测。
2.3LeastSquaresSupportVectorMachine
LeastSquaresSupportVectorMachine（LSSVM）是一种非线性支持向量机（SVM）算法的改进模型。传统的支持向量机算法在求解过程中会产生二次规划问题，而LSSVM通过建立等价的线性方程组，将求解问题转化为求解线性方程组的问题，提高了求解的效率。
3.实验与分析
本研究使用实际电力负荷数据进行了实验验证。首先，将原始负荷数据进行EMD分解，得到一组IMF和一个剩余项。然后，通过DA方法筛选出与负荷变化趋势相关的IMF成分。最后，使用改进的LSSVM模型对选定的IMF成分进行建模和预测。
4.结果和讨论
与传统方法相比，EMD-DA-LSSVM方法在短期电力负荷预测中表现出更高的准确率和可靠性。实验结果表明，通过对负荷数据进行EMD分解和DA筛选后，选定的IMF成分能够更好地反映负荷的变化趋势。同时，改进的LSSVM模型能够更好地建模和预测选定的IMF成分，从而提高了短期电力负荷预测的准确率。
5.结论
本研究提出了一种基于EMD-DA-LSSVM的短期电力负荷预测方法。实验结果表明，该方法可以更准确地预测短期电力负荷，为电力系统的运行和规划提供了重要的参考依据。未来的研究可以进一步改进该方法，提高预测精度，并将其应用于实际的电力系统中。
参考文献：
[1]陈金顺.基于EMD和LSSVM的短期电力负荷预测研究[D].华南理工大学,2012.
[2]李超，郭健.基于EMD和LSSVM的电力负荷预测方法[J].可再生能源,2019,37(7):21-25.
[3]赵鹏，王兵.基于EMD-DA-SVR的短期电力负荷预测方法[J].电气技术,2018,50(11):11-15.