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基于ICEEMDAN-PE和IDBO-Informer组合模型的短期负荷预测
1
作者
于多
曹燚
+2 位作者
王海荣
赵翱东
曹倩
《中国电力》
北大核心
2025年第6期19-32,共14页
针对传统方法在处理复杂负荷数据时存在的噪声处理不足、特征提取能力有限及模型训练复杂等问题,提出了一种基于改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-置...
针对传统方法在处理复杂负荷数据时存在的噪声处理不足、特征提取能力有限及模型训练复杂等问题,提出了一种基于改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-置换熵(permutation entropy,PE)和改进蜣螂优化算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)-Informer的创新组合预测模型。首先,该模型通过小波软阈值去噪算法预处理原始负荷数据,减少噪声干扰。其次,利用ICEEMDAN多尺度分解负荷数据,精准捕捉负荷特征,并采用置换熵评估分量复杂度。最后,对蜣螂优化算法进行改进,通过融合混沌与逆向学习策略进行种群初始化,引入自适应步长与凸透镜逆成像策略及随机差异变异策略,优化Informer预测模型参数,显著提升预测效率与准确性。实验结果表明,该模型在短期负荷预测中表现出色,平均绝对误差为81.3 MW(原始负荷数据范围约为500 MW至1 500 MW),均方根误差为109.2 MW,拟合系数评分为0.991,远优于传统方法,充分验证了模型的创新性和优越性。
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关键词
负荷预测
ICEEMDAN
改进蜣螂优化算法
informer
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职称材料
题名
基于ICEEMDAN-PE和IDBO-Informer组合模型的短期负荷预测
1
作者
于多
曹燚
王海荣
赵翱东
曹倩
机构
无锡职业技术学院控制工程学院
无锡学院物联网工程学院
南京信息工程大学自动化学院
出处
《中国电力》
北大核心
2025年第6期19-32,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(42305158)
第二批国家级职业教育教师教学创新团队课题研究项目(ZI2021030103)
江苏省高等教育教改研究立项重点课题(2021JSJG197)。
文摘
针对传统方法在处理复杂负荷数据时存在的噪声处理不足、特征提取能力有限及模型训练复杂等问题,提出了一种基于改进完全集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)-置换熵(permutation entropy,PE)和改进蜣螂优化算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)-Informer的创新组合预测模型。首先,该模型通过小波软阈值去噪算法预处理原始负荷数据,减少噪声干扰。其次,利用ICEEMDAN多尺度分解负荷数据,精准捕捉负荷特征,并采用置换熵评估分量复杂度。最后,对蜣螂优化算法进行改进,通过融合混沌与逆向学习策略进行种群初始化,引入自适应步长与凸透镜逆成像策略及随机差异变异策略,优化Informer预测模型参数,显著提升预测效率与准确性。实验结果表明,该模型在短期负荷预测中表现出色,平均绝对误差为81.3 MW(原始负荷数据范围约为500 MW至1 500 MW),均方根误差为109.2 MW,拟合系数评分为0.991,远优于传统方法,充分验证了模型的创新性和优越性。
关键词
负荷预测
ICEEMDAN
改进蜣螂优化算法
informer
Keywords
load forecasting
ICEEMDAN
improved dung beetle optimizer algorithm
informer中国电力第58卷32
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICEEMDAN-PE和IDBO-Informer组合模型的短期负荷预测
于多
曹燚
王海荣
赵翱东
曹倩
《中国电力》
北大核心
2025
0
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