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电力工业论文_集成经验模态分解与深度学习的
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摘要:文章摘要:随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用
文章摘要:随着用户侧分布式能源发电容量增长,配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此,提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF),然后配合机器学习智能算法,使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测,最后将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果。采用某地区实际数据进行算例分析,验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比,能够辨识各频率负荷分量特性,提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度。
文章关键词:净负荷预测,自适应噪声的完全集成经验模态分解,深度信念网络,时序预测,
项目基金:国家自然科学基金面上项目(51977133),
论文作者:刘友波1 吴浩1 刘挺坚1 杨智宇2 刘俊勇1 李秋航2
作者单位:1. 四川大学电气工程学院 2. 国网成都供电公司
论文分类号: TM715;TP18
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文章来源:《中国电力教育》 网址: http://www.zgdljyzz.cn/qikandaodu/2021/0826/1784.html
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