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| 基于相似日搜索的改进LMD与ESN相结合的短期电力负荷预测模型 | |
| 摘 要： | 短期电力负荷容易受到自然因素及社会因素的影响,这使得负荷预测比较困难.为了提高短期负荷的预测精度,提出了基于相似日搜索的改进局部均值分解(ILMD)和回声状态网络(ESN)相结合的短期电力负荷预测模型.首先用模糊聚类分析将与预测日最相似的多个日期筛选出来.然后把这些相似日的整点负荷数据按照时间先后排成一组数据序列,用改进的LMD进行分解,对分解出的各个分量分别建立一个ESN网络,对每一个网络分别训练并进行预测.最后把每个网络的预测结果累加起来就是最终的预测值.实验证明此方法能有效提高预测精度. |
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