基于HHT的电力系统负荷预测

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1、第32卷第3期四川电力技术Vo1．32，No．32009年6月SichuanElectricPowerTechnologyJun．，2009基于HHT的电力系统负荷预测白玮莉，刘志刚，王奇。周登登(西南交通大学电气化自动化研究所，四川成都610031)摘要：针对电力系统负荷序列既具有波动性又具有特殊周期性，目前常用负荷分析方法多依赖主观经验的问题，而提出基于HHT的电力系统负荷预测方法，将原本复杂的时间序列分解成具有一定规律和周期性的分量之和，求其频谱，对各个分量进行频率特征分析，分别选用相适应的预测

2、方法，最后将各个分量预测结果相加得到最终预测值。此方法克服了负荷数据波动性大，频率复杂难于精确预测的问题。用此种方法对短期和中期负荷数据进行预测分析，仿真结果表明此方法有较高的精度。关键词：负荷预测；HHT；频谱；短期和中期Abstract：Theloadsequenceofpowersystemhasbothvolatilityandperiodicity，butthecommonloadanalysismethodsmostlydependonsubjectiveexperiencesatpres

3、ent．AmodelbasedonHHTisproposed．Thecomplexloadseriescanbedecomposedtoseveraldifferentserieswithcertainregularityandperiodicity．Throughcalculatingthespectrumofdecomposedseries，thedifferentforecastingmethodscanbechosenaccordingtothefeaturesofdecomposedcomp

4、onents．Thesuperpositionofforeeas-ringresultsofthecomponentscanbeobtainedastheultimateforecastingvalueatlast．Theproblemsthatthefaultofloaddatahasthecomplexfrequencyandisdifficulttobepredictedaccuratelycanbeovercome．Theshort—timeandmonthlyloadfore—casting

5、resultsshowthattheproposedmethodcanimproveforecastingaccuracyefectively．Keywords：loadforecasting；HHT；spectrum；short—timeandmonthly中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1003—6954(2009)03—0009—05长期以来，国内外学者对负荷预测的理论和方法一定的干扰，文献[9]对EMD分解后的子序列全部做了大量的研究，提出了各种各样的预测方法，除传利用SVM进行

6、预测，没有考虑每个分量的特点及预统的时间序列法外，研究较多的是以人工神经网络法测方法的适应性，具有一定的不合理性。文献[10]为代表的新型智能方法，它由于具有并行分布信息、将EMD分解后的子序列重构成三个分量，用三种不自学习及任意逼近连续函数的能力，尤其能实现非线同的预测方法进行预测，这与利用EMD分解提高预性映射，能捕获电力负荷的各种变化趋势，受到研究测精度的初衷自相矛盾。这里提出基于HHT的电力人员的青睐。另外模糊理论¨。J、专家系统J、卡尔系统负荷预测法，通过实际数据检验，此方法可提高曼滤波J、

7、聚类分析J、混沌分型理论J、数据挖预测精度。掘等方法均有成功应用，它们共同的特点是考虑天气湿度等外界因素对负荷数据直接进行整体性预1HHT算法简介测，分析方法多依赖于主观经验，对数据序列的内在规律提取不够。电力系统负荷序列既具有波动性又HHT(Hilbert—HuangTransform)¨是全新的信具有特殊的周期性，可看作多个不同频率分量的叠号处理方法，它由经验模态分解法EMD及Hilbert变加。每个分量呈近似周期变化，具有相似的频率特性换两部分组成。EMD算法的目的是将性能不好的信和一致的变化规

8、律，也具有更强的可预测性。因此，号分解为一组性能较好的具有瞬时频率的固有模态在对负荷进行频域分解的基础上，根据各频率分量特函数(IMF)和具有单调性或一个极值点的余项尺。点进行建模是提高预测精度的有效途径。文献[8]该方法分解过程基于数据信号局部特征，不需要预先利用小波方法有一定的改进，但小波的固有缺点是小设定参数，是自适应的。分解得到的IMF分量都是波基的选择对分析结果的影响较大，对分析过程造成平稳的，包含原始信号的局部特征信息，尤其适用于基金项目：教