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基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测方法
基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测方法
摘要：短期负荷预测在电力系统运行中具有重要的意义，可以帮助电力系统运营者制定合理的调度方案，优化电力系统的运行效率。为了提高短期负荷预测的准确性，本文提出了一种基于经验模态分解与特征相关分析的负荷预测方法。首先使用经验模态分解将负荷时序分解为多个本征模态函数，然后对每个模态函数提取一系列特征，包括时域特征和频域特征。接着，通过相关分析方法，筛选出与负荷相关性最高的特征组合，构建负荷预测模型。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高负荷预测的准确性和可靠性。
关键词：短期负荷预测；经验模态分解；特征提取；特征相关分析；调度方案
1.引言
短期负荷预测是电力系统运行中的一项关键任务，对于电力系统的调度和控制具有重要意义。准确的短期负荷预测可以帮助电力系统运营者合理安排发电计划，优化发电资源的利用效率，减少能源浪费。因此，研究和开发高效准确的短期负荷预测方法对于电力系统的稳定运行具有重要意义。
2.相关工作
以往的短期负荷预测方法主要分为计量方法和统计方法两大类。计量方法通常基于时间序列分析的方法，如ARIMA模型、指数平滑等。统计方法包括回归方法、神经网络方法、支持向量机方法等。虽然这些方法在一定程度上可以实现较好的负荷预测效果，但是由于电力系统负荷具有非线性、非平稳等特点，现有方法仍存在一定的局限性。
3.方法介绍
3.1经验模态分解
经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD）是一种时间序列分解方法，能够将非线性和非平稳的信号分解成一组本征模态函数（IntrinsicModeFunctions，简称IMF）。
3.2特征提取
在每个IMF分量上，我们提取了一系列时域特征和频域特征。时域特征包括均值、方差、峰值因子、偏度、峭度等；频域特征包括能量谱、频谱峰值等。
3.3特征相关分析
通过特征相关分析方法，我们计算了各个特征与负荷之间的相关系数，筛选出与负荷相关性最高的特征组合。然后，基于选定的特征组合构建负荷预测模型。
4.实验设计与结果分析
在实验中，我们使用了某电力系统的历史负荷数据进行了验证。将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，使用训练集构建负荷预测模型，并使用测试集验证模型的预测效果。对比了本文提出的方法和传统方法的预测效果。
实验结果表明，所提出的方法在短期负荷预测中具有明显的优势。与传统方法相比，本文提出的方法能够更准确地预测负荷变化趋势，提高负荷预测的准确性和可靠性。
5.结论
本文提出了一种基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测方法。实验结果表明，该方法在短期负荷预测中具有较好的效果，可以提高负荷预测的准确性和可靠性。未来的工作可以进一步探讨如何优化特征提取和特征相关分析的方法，进一步提高负荷预测的准确性。