基于EMD-DA-LSSVM的短期电力负荷预测研究

作者：徐少波; 李鑫; 刘海涛; 魏丽

来源：电子技术应用, 2020, 46(11): 96-103.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200036

• 最小二乘支持向量机
• 短期负荷预测
• 参数优化
• 经验模态分解
• 蜻蜓算法

针对电力负荷数据的非线性和非平稳性特性,为提高短期电力负荷预测的精度,提出一种基于EMD-DALSSVM的短期用电负荷预测模型。首先,采用EMD分解短期电力负荷数据,获得互不耦合的IMF分量;其次,针对各IMF分量建立最优参数下的EMD-DA-LSSVM短期电力负荷预测模型,重构得到预测值。通过算法验证分析,与LSSVM、 DA-LSSVM和EMD-LSSVM相比,EMD-DA-LSSVM模型具有更高的预测精度,短期电力负荷预测精度高达2.203%。

• 单位
  武汉工程大学