基于VMD和SSA-SVR的电网短期负荷预测研究

作者：陆悦悦

来源：电子制作, 2022, 30(20): 93-96.

DOI：10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2022.20.001

• 电网负荷预测
• VMD
• SSA
• SVR

为了提升电网负荷预测精度，提出使用变分模态分解(VMD)电网负荷数据，并使用中心频率来判断分解层数，然后将分解后的各IMF分量采用麻雀算法(SSA)优化的支持向量回归(SVR)进行预测。通过对2021年比利时电网负荷数据进行仿真，该方法负荷预测精度达99.3%，具有较好的实践意义。

• 单位
  安徽理工大学