| 基于CEEMDAN算法及NARX神经网络的短期负荷预测 |
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| 引用本文： | 李亚男,程志友.基于CEEMDAN算法及NARX神经网络的短期负荷预测[J].安徽大学学报(自然科学版),2021,45(2):38-46. |
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| 作者姓名： | 李亚男 程志友 |
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| 作者单位： | 安徽大学 电子信息工程学院,安徽 合肥 230601;安徽大学 电子信息工程学院,安徽 合肥 230601;安徽大学 教育部电能质量工程研究中心,安徽 合肥 230601 |
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| 基金项目： | 安徽省科技重大专项;国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称CEEMDAN)算法和外部输入非线性自回归(nonlinear auto regressive with exogenous inputs,简称NARX)神经网络的短期负荷预测模型.首先,通过CEEMDAN算法对电力负荷原始信号进行分解,得到若干个本征模态函数分量和1个残差分量;然后,将得到的若干个本征模态函数分量和1个残差分量输入NARX神经网络进行预测;最后,将各分量的预测结果进行叠加得到短期负荷预测的最终结果.实验结果表明:CEEMDAN算法与NARX神经网络相结合的负荷预测模型有较强的收敛性能,能减少噪声对预测结果的不良影响、有效提高预测精度.
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| 关 键 词： | 预测精度 CEEMDAN 本征模态函数 NARX神经网络 短期负荷预测 |
Short-term load forecasting based on CEEMDAN algorithm and NARX neural network |
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| LI Yanan,CHENG Zhiyou.Short-term load forecasting based on CEEMDAN algorithm and NARX neural network[J].Journal of Anhui University(Natural Sciences),2021,45(2):38-46. |
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| Authors: | LI Yanan CHENG Zhiyou |
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