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基于EMD与GA-BP神经网络的短期负荷预测
基于EMD与GA-BP神经网络的短期负荷预测
摘要:
随着能源需求的不断增长和能源供给的紧张，短期负荷预测成为电力系统运行和调度中至关重要的环节。准确的短期负荷预测可用于指导电力系统运行策略，优化发电调度以及保障电力系统的安全稳定运行。本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）与遗传算法-反向传播（GA-BP）神经网络的短期负荷预测方法。首先，利用经验模态分解方法将负荷时间序列分解为本征模态函数（IMFs）和趋势项，从而使得负荷的非线性和非平稳特征能够得到更好的描述。然后，利用遗传算法对IMFs进行特征提取，选择与负荷预测相关性最高的IMFs作为输入样本。最后，采用GA-BP神经网络模型对选定的IMFs进行训练和预测，得到短期负荷预测结果。实验结果表明，该方法能够有效地提高短期负荷预测的准确性和稳定性。
关键词：经验模态分解，遗传算法-反向传播神经网络，短期负荷预测
引言:
短期负荷预测在电力系统运行和调度中具有至关重要的作用。通过对电力负荷的准确预测，可以有效提高电力系统的能源利用率，降低能源浪费。同时，准确的负荷预测也能够指导电力系统的运行策略，优化发电调度，提高电力系统的安全稳定性。
目前，短期负荷预测方法主要有统计方法、神经网络方法、基于时间序列的方法等。然而，传统的统计方法如回归分析、时间序列分析等对负荷的非线性和非平稳特征描述能力较弱；而传统的神经网络方法如BP神经网络，在训练过程中容易陷入局部最小值，导致预测准确性不高。因此，提出一种结合EMD与GA-BP神经网络的负荷预测方法具有重要意义。
方法:
1.数据预处理
对电力负荷数据进行归一化处理，以消除数据之间的量纲差异，同时保留负荷数据的原有分布特征。
2.经验模态分解（EMD）
经验模态分解（EMD）是一种自适应的时频变换方法，可以将非线性和非平稳时间序列分解为若干个本征模态函数（IMFs）和趋势项。通过对负荷时间序列进行EMD分解，可以提取负荷的非线性和非平稳特征。
3.遗传算法（GA）
利用遗传算法对IMFs进行特征提取。首先，将IMFs转化为离散形式，并将其作为遗传算法的个体。然后，设计适应度函数，通过计算个体与负荷预测结果之间的相关性，选择适应度最高的个体。最后，采用交叉和变异操作对个体进行优化，得到最优个体。
4.GA-BP神经网络模型
利用遗传算法选择的IMFs，构建GA-BP神经网络模型进行短期负荷预测。首先，将选定的IMFs作为输入层节点，设定隐藏层和输出层节点。然后，使用遗传算法得到的最优个体初始化BP神经网络权值和阈值。最后，采用反向传播算法对GA-BP神经网络进行训练和预测。
实验结果:
本文基于真实的电力负荷数据集进行实验，将本文提出的方法与传统的BP神经网络方法进行对比。实验结果表明，本文提出的方法在短期负荷预测的准确性和稳定性方面优于传统的BP神经网络。具体表现在均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）方面，本文方法的误差值明显较低。
结论:
本文提出了一种基于EMD与GA-BP神经网络的短期负荷预测方法，该方法能够有效地提高短期负荷预测的准确性和稳定性。通过对经验模态分解方法的应用，可以更好地描述负荷的非线性和非平稳特征。通过遗传算法和反向传播神经网络的结合，可以有效克服BP神经网络训练过程中的局部最小值问题。实验结果表明，本文方法在短期负荷预测中具有良好的应用前景。
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