基于EEMD-ARIMA模型的地区月负荷量预测
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福建省自然科学基金资助项目(2018J01482)


Regional Monthly Load Forecast Based on EEMD-ARIMA Model
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    摘要:

    负荷预测是电网规划运行安排的基础,预测的准确性关系到电网安全、可靠和经济运行。为了解决原始数据不平稳造成预测精度低下的问题,本文提出了基于集合经验模态分解(EEMD)的自回归积分滑动平均(ARIMA)预测模型,对某地区的月负荷量做加噪处理后进行经验模态分解,使其分量平稳化,再对各分量进行ARIMA模型预测,最后将各预测结果相加得到最终预测值。算例表明,基于EEMD-ARIMA模型的地区月负荷量预测精度高于传统ARIMA模型。

    Abstract:

    Load forecasting is the basis for planning of the grid.The accuracy of the forecast is related to the safe,reliable and economic operation of the grid.In order to solve the problem of low prediction accuracy due to the unstable original data,this paper proposes an ARIMA prediction model based on the ensemble empirical mode decomposition (EEMD),which performs the noise processing on the monthly load of a certain area,and then performs empirical mode decomposition to make the components smoothed.Each component is predicted by ARIMA model.Finally,the component prediction results are added to obtain the final predicted value.The example shows that the prediction accuracy of the regional monthly load of the EEMD-ARIMA model is higher than that of the ARIMA model.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郭建鹏,佘颖铃,温步瀛.基于EEMD-ARIMA模型的地区月负荷量预测[J].电力工程技术,2018,37(6):28-32,74

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  • 收稿日期:2018-07-09
  • 最后修改日期:2018-08-14
  • 录用日期:2018-08-21
  • 在线发布日期: 2018-11-28
  • 出版日期: 2018-11-28