基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf

基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf

ID:52482610

大小:487.05 KB

页数:6页

时间:2020-03-28

基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf_第1页
基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf_第2页
基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf_第3页
基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf_第4页
基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf_第5页
资源描述:

《基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第39卷第3期电力系统保护与控制Vl0l_39NO_32011年2月1日PowerSystemProtectionandControlFeb.1.20l1基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测范新桥,朱永利,尹金良(华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206)摘要:提出将经验模态分解(EMD)和基因表达式程序设计(GEP)算法相结合的EMD&GEP预测法应用于电力系统短期负荷预测中,消除负荷样本中的伪数据,并对负荷样本序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量(IMF)和负荷剩余分量。运用基因表达式程序设计算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各负荷本征

2、模态分量及负荷剩余分量中所对应的不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,进行分时预测。把各负荷本征模态分量和负荷剩余分量中相对应的预测结果进行重构,作为各时刻负荷的最终预测值。EMD克服了小波分析中小波基选取困难的不足,结果表明各负荷本征模态分量能较准确反映负荷特征,而且经比较,EMD&GEP预测法比小波分析和GEP算法相结合的预测方法具有更好的预测效果。关键词:短期负荷预测;经验模态分解;基因表达式程序设计;电力系统Short.termloadforecastingbasedonempiricalmodedecompositionandgeneexpressionprogrammingFA

3、NXin—qiao,ZHUYong—li,YINJin—liang(SchoolofElectricalandElectronicEngineering,NorthChinaE1ec~icPowerUniversity,Beijing102206,China)Abstract:AforecastingmethodbasedonEmpiricalModeDecomposition(EMD)andGeneExpressionProgramming(GEP)that’ScalledEMD&GEPhereispresentedandappliedtoshort·termloadforecasti

4、ng.Firstly,theloadsamplesarehandledinordertoeliminatethepseudo.data,andtheintrinsicmodefunctions(IMFs)andtheresidueofdifferentfrequencybandsareobtainedaccordingtoEMD.ThenthecorrespondingloadseriesofthesametimebutdifferentdaysintheIMFsandtheresiduearechosenasthetrainingsamples.Bymeansoftheflexible

5、expressivecapacityofGEP,themodelsofdifferenttimepointsineachIMFandtheresidueareforecastedaccordingtotime—sharing.Finally,theultimateforecastingresultisobtainedbyreconstructingtheforecastingresultsofeachIMFandtheresidue.ThemethodofEMDovercomestheshortcomingsthatit’Sdimculttoselectproperwaveletfunc

6、tionforwaveletvansform,andthefinalresultindicatesthattheIMFsCanreflectthecharacteristicofload.AftercomparingwiththeresultsforecastedbymeansofcombinationofWaveletandGEP,itprovesthattheeffectoftheforecastingmethodofEMD&GEPinshort·termloadforecastingisbe~er.Keywords.-short—termloadforecasting;empiri

7、calmodedecomposition;geneexpressionprogramming;powersystem中图分类号:TM715文献标识码:A文章编号:1674-3415(2011)03—004606也各不相同。常规预测技术简单易行,但描述负荷0引言变化特征的模型以及预测模型只具有相对的正确短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成性,且不够全面。同时,它们难以反映各种扰动因部分,主要用于预报未来几小时、1天至几天的电力素影

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。