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一种基于HHT的配电网短期负荷预测模型
随着社会经济的发展，电力系统在不断扩大规模，配电网负荷的准确预测对于电力系统的安全稳定运行和电力市场的合理规划至关重要。传统的负荷预测方法主要基于时间序列模型或机器学习模型，但这些方法存在许多局限性，如需要长时间的历史数据，依赖于人为选定的指标等。近年来，基于HHT的负荷预测模型逐渐引起关注。
HHT（Hilbert–HuangTransform）是一种非线性、非平稳信号处理方法，能够有效地提取信号的局部特征，因此在负荷预测中具有广泛的应用前景。HHT包括两个主要的步骤：经验模态分解（EMD）和Hilbert变换。EMD将信号分解成若干个本征模态函数（IMF）和一个残差项，每个IMF表示信号中的一种局部特征。Hilbert变换可以将每个IMF转换成解析信号，从而可以得到每个IMF的瞬时频率和振幅，这些信息可以作为负荷预测的依据。
本文提出了一种基于HHT的配电网短期负荷预测模型。该模型的主要步骤如下：
1.数据准备：收集配电网历史负荷数据，并进行预处理，如删除异常值、归一化等。
2.EMD分解：对历史负荷数据进行EMD分解，得到若干个IMF和一个残差项。
3.特征提取：利用Hilbert变换提取每个IMF的瞬时频率和振幅，作为负荷预测的特征。
4.数据建模：将提取的特征作为输入，建立神经网络模型或其他机器学习模型进行负荷预测。
5.模型评估：利用交叉验证等方法评估模型的预测准确度。
通过实验验证，本文提出的基于HHT的配电网短期负荷预测模型具有较好的预测精度和稳定性。同时，该模型可以在不需要复杂的数据预处理和特征工程的情况下，直接对原始负荷数据进行处理，提高了负荷预测的效率和准确度。本文提出的模型可以为配电网运营和电力市场规划提供有力的决策支持。