基于EMD和神经网络的短期电力负荷预测

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1、第21卷第21期电子设计工程2013年11月VoI．21No．21ElectronicDesignEngineeringNOV．2013基才EMD和神经网络的短期电力负荷预测郭涛，马林东，葛智平，崔乐乐(甘肃省电力公司电力科学研究院甘肃兰州730050)摘要：提出了采用经验模态分解(EMD)和神经网络结合的方法对短期电力负荷进行预测。通过EMD算法将电力负荷的时间序列分解为若干个固有模态函数，采用神经网络对各个固有模态函数分别预测，然后求和重构各个固有模态函数的预测值，最后得出总的负荷预测值。通过仿真分析，该方法

2、相对于采用单一的神经网络预测降低了预测误差．改善了短期负荷预测的有效性。关键词：电力负荷：经验模态分解；神经网络；预测中图分类号：TN98文献标识码：A文章编号：1674—6236(2013)21—0105—02Forecastingofshort-termpowerloadbasedonEMDandneuralnetworkGUOTao，MALin-dong，GEZhi—ping，CUILO—le(GansuElectronicPowerResearchInstitute，Lanzhou730050，China

3、)Abstract：Thispaperstudiedtheforecastingofshort-termpowerLoadbyuseofempiricalmodedecompositionandneuralnetwork．ThetimeseriesofpowerLoadwasdecomposedintoseveralintrinsicmodefunctionsthroughEMD，thenmadeapredictionofeveryIMFbymeansofneuralnetwork，calculatedthese

4、predictionvaluesSOastoobtainthefinalpredictionresult．Thesimulationdemonstratedthatthemethoddecreasethepredictionerrorandapprovedtheeffectivenesscomparedwithneuralnetworkusedonly．Keywords：powerload；EMD；neuralnetwork；prediction短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重EMD算法可以通过以

5、下步骤实现：要依据．预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经1)计算输入时间序列(t)的所有极值点；济性和供电质量。长期以来，许多学者对短期电力负荷预测2)采用样条函数求出(￡)的上下包络线，并计算均值m(t)；进行了大量的研究。并提出了许多有效的方法。通常采用物3)通过作差，求得M(f)一m(t)；理方法或统计方法，通常采用时间序列法、神经网络法、支4)判断是否满足终止条件，若不满足将作为新的输入信号持向量机法、卡尔曼滤波法等方法建立预测模型，文献【6】提求其极值点，否则令c(￡)为一个IMF分量，作差求得

6、闰；出了基于小波变换和神经网络结合的预测模型有效降低了5)判断r是否满足终止条件，若不满足则将作为新的输预测误差．但是小波变换的结果容易受小波基函数的影响。人信号求其极值点，若满足则EMD分解过程结束，不能提取文中提出了采用EMD和神经网络结合的方法对短期电的为残余项．残余项一般为一单调函数。力负荷进行预测。EMD分解作为神经网络的预处理过程，将对于分解总阶数为n的时间序列，最后可以表示成n个短期电力负荷的时间序列进行EMD分解，得到若干个固有固有模态函数(t)(i=1，2，⋯，n)和一个残余函数r(t)，即模态

7、函数，分别将这些固有模态函数输入神经网络得到预测(￡)=Ii(t)+r(t)(1)结果．最后通过求和得到总的电力负荷。通过实例分析，该方／=1法较使用单一的神经网络具有较高的预测精度。求取IMF分量的筛选过程和分解终止过程是EMD算法两个主要的循环过程。可以通过式(2)来判断IMF分量筛选1EMD算法过程何时终止。1998年，美国的黄锷博士提出了经验模态分解(empirical∑(￡)一h(f)lzmodedecomposition，EMD)算法。它和相应的Hilbea变换是一So=L————一(2)种新的数据分

8、析方法。EMD算法无须预先设定任何基函数，可∑(￡)lz凭借数据自身的时间尺度特征来对信号进行分解，它非常适t=l合处理非线性、非平稳信号，因而该方法获得了广泛的应用171。式中，h(t)和(t)分别为第一1次和第k次筛选后的剩余信号。当SD介于O．2加_3时，IMF分量筛选过程就终止。收稿日期：2013—04一l1稿件编号：20l3o4156作者简介：郭涛(1974一)