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基于HHT和神经网络组合的负荷预测模型研究
随着电力系统的发展，负荷预测已经成为电力系统调度和供应的重要组成部分。准确的负荷预测能够帮助电力系统有效地规划生产和控制供应，提高电力系统的使用效率和经济性。因此，建立一种准确、可靠的负荷预测模型是非常重要的。
传统的负荷预测模型主要是基于统计方法或者时间序列分析方法，这些方法比较简单，但是预测精度和效率都比较低。随着机器学习技术的不断发展，机器学习已经成为近年来负荷预测的热门领域，其中神经网络是最常用的一种方法。
为了提高负荷预测的精度，本文提出了一种基于Hilbert-Huang变换（HHT）和神经网络的组合模型。HHT是一种新的时间序列分析方法，可以将非线性和非平稳的时间序列进行分解和重构，从而提高时间序列的分析精度。神经网络是一种常用的机器学习方法，可以通过学习历史数据来预测未来的负荷。
本研究将HHT和神经网络相结合，分为两个阶段进行。第一阶段使用HHT将原始负荷数据分解为若干个固有模态函数（IMF），并对每个IMF分别进行神经网络建模，得到若干个IMF预测模型。第二阶段将每个IMF的预测结果进行重构，得到整体的负荷预测结果。
具体而言，本研究首先将原始负荷数据进行HHT分解，得到若干个IMF。然后，对于每个IMF，本研究使用神经网络进行建模。神经网络的输入是历史负荷数据，输出是未来负荷预测结果。然后，本研究将每个IMF的预测结果进行重构，得到整体的负荷预测结果。
为了评估本研究提出的模型的预测精度，本研究将该模型与其他传统负荷预测方法进行比较，比较结果表明，该模型具有较高的预测精度和效率。同时，本研究还分析了模型的可靠性和稳定性，结果表明，该模型能够适应不同的负荷变化和预测周期，具有很好的可靠性和稳定性，可以应用于实际的电力系统中。
综上所述，本研究提出了一种基于HHT和神经网络组合的负荷预测模型，该模型具有较高的预测精度和效率，能够适应不同的负荷变化和预测周期，具有很好的可靠性和稳定性，可以应用于实际的电力系统中。