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基于负荷二次分解与特征处理的电力系统短期负荷预测
1
作者
陈仕启
吴燕
+1 位作者
杨德昌
Payman Dehghanian
《高电压技术》
北大核心
2025年第5期2571-2585,共15页
为了解决构建新型电力系统时期电力负荷波动性和复杂性日益增强,准确预测困难的问题,提出了一种基于负荷二次分解与特征处理的融合负荷预测模型。首先利用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)将电力负荷序列进行初步分解,并...
为了解决构建新型电力系统时期电力负荷波动性和复杂性日益增强,准确预测困难的问题,提出了一种基于负荷二次分解与特征处理的融合负荷预测模型。首先利用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)将电力负荷序列进行初步分解,并结合样本熵(sample entropy,SE)和奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)对复杂度高的子序列其进行二次分解,以减少负荷数据的复杂性。在特征处理方面,采用距离相关系数计算各子序列与特征的相关性和特征间的冗余度,提取出最优特征集。同时,针对温度特征,提出了一种积温模糊修正模型,以增强模型对温度变化的敏感性。最终,将分解后的各负荷分量与优化后的特征集输入冠豪猪优化(crested por-cupine optimizer,CPO)的双向时域卷积网络-双向门控循环单元(bidirectional temporal convolutional network-bidirectional gated recurrent unit,BiTCN-BiGRU)进行预测。采用某地电网实际数据进行算例分析,结果表明:与主流深度学习预测模型、特征处理方法和负荷分解方法相比,所提融合方法均方根误差最高分别降低了87.79%、32.23%和24.22%,表明所提方法具有较高的负荷预测精度。
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关键词
短期负荷预测
经验小波变换
样本熵
奇异谱分析
特征处理
CPO-BiTCN-BiGRU
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职称材料
题名
基于负荷二次分解与特征处理的电力系统短期负荷预测
1
作者
陈仕启
吴燕
杨德昌
Payman Dehghanian
机构
中国农业
大学
信息与
电气
工程
学院
中国人民
大学
新校区建设办公室
乔治华盛顿大学电气与计算机工程系
出处
《高电压技术》
北大核心
2025年第5期2571-2585,共15页
基金
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作专项(2022YFE0129400)。
文摘
为了解决构建新型电力系统时期电力负荷波动性和复杂性日益增强,准确预测困难的问题,提出了一种基于负荷二次分解与特征处理的融合负荷预测模型。首先利用经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)将电力负荷序列进行初步分解,并结合样本熵(sample entropy,SE)和奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)对复杂度高的子序列其进行二次分解,以减少负荷数据的复杂性。在特征处理方面,采用距离相关系数计算各子序列与特征的相关性和特征间的冗余度,提取出最优特征集。同时,针对温度特征,提出了一种积温模糊修正模型,以增强模型对温度变化的敏感性。最终,将分解后的各负荷分量与优化后的特征集输入冠豪猪优化(crested por-cupine optimizer,CPO)的双向时域卷积网络-双向门控循环单元(bidirectional temporal convolutional network-bidirectional gated recurrent unit,BiTCN-BiGRU)进行预测。采用某地电网实际数据进行算例分析,结果表明:与主流深度学习预测模型、特征处理方法和负荷分解方法相比,所提融合方法均方根误差最高分别降低了87.79%、32.23%和24.22%,表明所提方法具有较高的负荷预测精度。
关键词
短期负荷预测
经验小波变换
样本熵
奇异谱分析
特征处理
CPO-BiTCN-BiGRU
Keywords
short-term load forecasting
empirical wavelet transform
sampen
singular spectrum analysis
feature pro-cessing
CPO-BiTCN-BiGRU
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
基于负荷二次分解与特征处理的电力系统短期负荷预测
陈仕启
吴燕
杨德昌
Payman Dehghanian
《高电压技术》
北大核心
2025
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