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基于EEMD-ARIMA模型的地区月负荷量预测

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author:

郭建鹏 (郭建鹏.) [1] | 佘颖铃 (佘颖铃.) [2] | 温步瀛 (温步瀛.) [3]

Abstract:

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。

Keyword:

ARIMA模型 月负荷量预测 集合经验模态分解

Community:

  • [ 1 ] 国网福建综合能源服务有限公司
  • [ 2 ] 福州大学电气工程与自动化学院

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Source :

电力工程技术

Year: 2018

Issue: 06

Volume: 37

Page: 28-32,74

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30 Days PV: 1

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