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基于KELM和Seq2Seq的电力负荷短期预测

叶子军  
【摘要】:随着国家科技水平的明显跃升,居民生活品质得到良好改善,各个电力企业愈来愈追求更高精度的电力负荷预测。要制定最经济的发电用电计划、确定运行约束、确保电力系统的经济运行、优化调度以及合理化管理,短期电力负荷预测发挥着极为关键的作用。由于传统的预测方法的精准度普遍不高,因此提出更好的预测方法一直都是专家学者们的研究热点。首先,本文对短期电力负荷预测进行了相关理论阐述,对电力负荷的特点和类型进行分析。根据历史负荷数据的特点,引用了改进的集合经验模态分解(MEEMD)相关理论方法,并利用该方法对历史负荷数据进行分解。实验结果表明MEEMD方法在一定程度上改善了EMD的模态混淆问题,降低了EEMD及CEEMD的重构误差,并大大减少了CEEMD分解方法所用的时间。其次,针对超短期预测,基于以上分解方法,提出了一种基于改进的EEMD方法(MEEMD)与核极限学习机(KELM)相结合的电力负荷超短期预测模型。该模型首先通过CEEMD将原始负荷时间序列按频率高低依次分解,再检测分量的排列熵值,通过熵值判断异常分量,同时把它从原始时间序列中剔除,并对剔除后的时间序列进行EMD分解,将获得的一系列IMF分量分别通过KELM模型进行组合预测,从而得到最终的预测结果。最后,针对短期预测,提出了一种以MEEMD处理非平稳信号的优点与多步输入多步输出的Seq2Seq网络模型相结合的新型短期电力负荷多步预测组合模型。首先采用MEEMD方法对电力负荷时序信号进行分解,然后通过多步输入多步输出的Seq2Seq模型,将每一步的模态分量逐步输入24个时间步,利用编码器网络在每个时间步中接收每个小时的时间序列数据,并对序列信息进行顺序读取,全连接网络对原始数据进行特征提取,然后将提取到的特征输入到LSTM神经元中。经过编码器的计算和特征提取,模型将编码器的权重和提取到的特征传给解码器。最后再利用解码器网络按顺序输出所需目标,获得最终的预测结果。


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