经验模态分解在短期电力负荷预测中的应用

"基于经验模态分解的短期电力负荷预测" 电力负荷预测是电力系统运行管理中的核心任务，它对确保电力系统的安全、稳定和经济运行至关重要。预测的准确性直接影响到电网调度、电力市场的运营以及电能质量的维护。短期电力负荷预测主要关注未来几小时或几天内的电力需求，这对实时调整发电计划和应对突发情况尤为关键。 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种新兴的信号处理技术，特别适合处理非线性、非平稳的时间序列数据。这种方法由Huang等人于1998年提出，其核心思想是将复杂信号自适应地分解成一系列本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）和残余项，每个IMF分量代表信号的一个特定频率成分或特征时间尺度。EMD通过迭代过程，将原始信号逐步分解，每一层的IMF反映了信号的不同动态特性。 在电力负荷预测中，EMD的优势在于能够捕捉负荷数据中的周期性、随机性和非平稳性。首先，EMD可以揭示负荷数据中的短期波动和长期趋势，这对应于不同的IMF分量。然后，针对每个IMF，可以选择合适的时间序列模型，如自回归（AR）、滑动平均（MA）或自回归滑动平均（ARMA）模型，进行建模和定阶。通过MATLAB的系统辨识工具箱，可以自动化完成这一过程。每个IMF模型的预测结果再进行整合，重构出整个负荷序列的预测值。 本论文的研究者郭书琴在导师翟永杰的指导下，运用EMD结合时间序列预测方法，对短期电力负荷进行了预测。通过对比研究传统预测方法，该方法展示了其在预测精度上的优势。具体实验中，使用了欧洲智能技术网络（EUNITE）提供的竞赛数据，仿真结果证实了基于EMD的预测方法在提升预测精度方面的有效性。 总结来说，本文介绍了一种将经验模态分解与时间序列预测相结合的短期电力负荷预测新方法。这种方法克服了传统预测方法在处理非平稳数据时的局限性，提高了预测的准确性和适应性，对于电力系统的管理和决策具有重要价值。