EEMD-SE-GA优化RBF预测短期电力负荷

"基于EEMD-SE和GARBF的短期电力负荷预测方法通过集成经验模态分解、样本熵和遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络，提高了短期电力负荷预测的准确性。这种方法利用EEMD对负荷序列进行自适应分解，样本熵用于合并复杂度相似的子序列，降低计算复杂度。遗传算法优化的RBF神经网络解决了传统神经网络可能遇到的局部最优和收敛速度慢的问题，从而提升了预测效率。经过仿真验证，该预测模型表现优秀，适用于短期电力负荷预测。" 文章探讨了短期电力负荷预测的重要性和其在电力系统中的作用，强调了准确预测对于经济运行和系统稳定性的重要性。传统的预测方法包括统计方法和人工智能技术，如回归分析、时间序列、灰色预测、专家系统和人工神经网络。其中，人工神经网络，特别是RBF神经网络，由于其非线性映射能力和快速收敛特性，在负荷预测中得到广泛应用。 文章提出了一种创新的预测模型，即EEMD-SE-GARBF神经网络。EEMD（增强版经验模态分解）是一种非线性、自适应的时间序列分解方法，能有效处理非平稳信号，将负荷序列分解为多个本征模态函数。样本熵(Entropy, SE)用于量化子序列的复杂度，帮助合并相似子序列，减少计算负担。接着，根据每个子序列的复杂度差异，构建相应的RBF神经网络模型。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)用于优化网络参数，防止RBF神经网络陷入局部最优，确保其全局搜索性能，加快收敛速度。最后，所有子序列的预测结果进行叠加，得到最终的负荷预测值。 这一方法的优势在于其结合了EEMD的自适应分解能力，样本熵的复杂度评估，以及遗传算法优化的RBF网络，有效地解决了传统预测方法中的难题，提高了预测精度。实证研究证明了EEMD-SE-GARBF模型在短期电力负荷预测中的优越性，这为电力系统的运行和调度提供了更准确的依据，有助于实现更高效的能源管理和规划。