基于回声状态网络的电力负荷预测研究

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1、ＴＭ７１５公开中图分类号；密级：ＵＤＣ：：本校编号續Ｗ交遠乂＃硕±学位论文＾人叩，４论文题目；：基于回声状态网络的屯力负苟Ｐ预测研究？—■——＾研究生姓名０２１２４１７：李青学号；学校指导教师姓名：李罕职職：教授工学硕壬学位专业控制理论与控制工程申请学位等级：！２０１５＇ｉ６，１２论文答辩日期２０１５．６．８论文提交日期：：－独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成栗，除了文中特别加斜标注和致谢之处外，论文中不包含其他人己经发表或

2、撰写过的研。究成果，也不包含获得兰州巧通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名签字日期这备月／＾日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特巧权兰州巧通大学可ｌｉＵ每学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ共查阅和借閲。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：

3、；导师签名节：《言＾一１案；日签日月日签字日期＾年月／字期年Ｔ（（了硕士学位论文基于回声状态网络的电力负荷预测研究PowerLoadForecastingBasedonEchoStateNetwork作者姓名：李青学科、专业：控制理论与控制工程学号：0212417指导教师：李军教授完成日期：2015年4月18日兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity兰州交通大学硕士学位论文摘要负荷预测对于电力部门有计划地制定电网规划至关重要，历史的电力负荷值受温度、季节等诸多因素的影响，可看作为具有强非线性和非平稳特性的复杂非线性时间序列。目前，神经网

4、络、支持向量机等单一的计算智能方法是主要的电力负荷预测工具。回声状态网络(echostatenetworks,ESN)作为一种新的动态递归神经网络，已引起研究者的广泛关注，并且已经应用于电力负荷预测中。与常规的递归神经网络相比，它在网络学习训练时只需计算网络输出权值，具有很强的动态逼近能力。因此，其具有计算简单有效、收敛速度快的优点。经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)作为一种自适应的信号分解方法，可实现对复杂非平稳负荷序列进行分解，有助于准确地把握负荷序列的内在变化规律，进而有效地提高负荷预测精度。因此，EMD方法作为一种自适应

5、的信号处理方法，已成功地应用于负荷预测。在ESN和EMD的基础上，给出互补型集成经验模态分解(ComplementaryEnsembleEmpiricalModeDecomposition,CEEMD)-模糊熵(FuzzyEntropy,FE)结合泄漏积分回声状态网络(EchoStateNetworkwithLeakyIntegratorNeurons,LiESN)的短期组合预测方法以及具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解(CompleteEnsembleEmpiricalModeDecompositionwithadaptivenoise,CEEMDAN)-排列熵(

6、PermutationEntropy,PE)结合LiESN的中期峰值组合预测方法，取得了不错的预测效果。本文的主要研究内容如下：(1)研究ESN网络及相应的学习算法，在此基础上进一步研究了LiESN网络，同时，为提高网络的推广性，将岭回归学习算法应用于其网络的输出权值求解中。(2)研究EMD和集成经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)信号处理方法，在此基础上，为提高信号分解的完整性，进一步研究了CEEMD和CEEMDAN方法；为降低组合预测的计算规模，还将PE和FE用于本征模态分量(IntrinsicModelFu

7、nction,IMF)序列的复杂度评估中。(3)给出基于CEEMD-FE和LiESN的组合预测方法，将其应用于美国新英格兰地区的短期电力负荷预测实例中；给出基于CEEMDAN-PE和LiESN的组合预测方法，将其分别应用于欧洲智能网和美国新英格兰地区的中期峰值电力负荷预测实例中。通过与现有方法的实验结果比较验证了所提出的组合预测方法的有效性。关键词：回声状态网络；经验模态分解；电力负荷预测；组合预测模型论文类型：应用基础研究-I-基于回声状态网络的电力负荷预测研究AbstractPowerloadforecastingiscritical