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负荷预测是电网规划运行安排的基础,预测的准确性关系到电网安全、可靠和经济运行.为了解决原始数据不平稳造成预测精度低下的问题,本文提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的自回归积分滑动平均(ARIMA)预测模型,对某地区的月负荷量做加噪处理后进行经验模态分解,使其分量平稳化,再对各分量进行ARIMA模型预测,最后将各预测结果相加得到最终预测值.算例表明,基于EEMD-ARIMA模型的地区月负荷量预测精度高于传统ARIMA模型.
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电力工程技术
ISSN： 1009-0665
CN： 32-1866/TM
Year： 2018
Issue： 6
Volume： 37
Page： 28-32,74
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