EMD-DA-LSSVM在短期电力负荷预测中的高精度应用

"基于EMD-DA-LSSVM的短期电力负荷预测研究" 本文主要探讨了短期电力负荷预测的问题，特别是在处理电力负荷数据的非线性和非平稳性方面，提出了一种新的预测模型——基于经验模式分解（EMD）-双自适应最小二乘支持向量机（DA-LSSVM）的预测方法。EMD是一种数据驱动的信号分解技术，能有效处理非线性和非平稳数据，将其分解为一系列互不耦合的内在模态函数（IMF）分量。 在本文的研究中，首先对短期电力负荷数据进行EMD分解，将复杂的数据集转化为多个简单且独立的IMF分量。接着，针对每个IMF分量，利用DA-LSSVM建立预测模型。DA-LSSVM是一种改进的支持向量机（SVM），它通过动态调整惩罚参数，以适应不同数据特性的变化，从而提高预测精度。 在构建模型过程中，通过优化算法寻找最佳参数，以确保EMD-DA-LSSVM模型在各个IMF分量上的预测性能。经过算法验证，与传统的LSSVM、DA-LSSVM和仅使用EMD的LSSVM模型比较，EMD-DA-LSSVM模型显示出更高的预测准确性，预测精度提升了2.203%。 短期电力负荷预测对于电力系统的经济调度、市场交易、机组组合调整及最优潮流计算等方面具有重大影响。准确的预测能帮助电力公司制定更合理的发电和运行计划，降低成本并提升运营效率。然而，预测的精准性一直是个挑战，现有的预测方法如时间序列分析、外推法、回归分析、极限学习机、神经网络、小波分析、灰色系统法等各有优缺点。 文献中提到了几种不同的预测方法，包括基于混沌时间序列的方法、组合灰色模型、基于神经网络的方法、网格搜索优化的支持向量机等。这些方法虽然在一定程度上提高了预测效果，但都存在一定的局限性，如预测精度不足、训练时间过长或实时性差等问题。 为了改进最小二乘支持向量机（LSSVM）的性能，文献还尝试了结合模拟退火算法优化模型参数，但仍然可能耗费较多时间和资源。而EMD-DA-LSSVM模型则通过结合EMD的自适应能力和DA-LSSVM的动态调整能力，有效地解决了这些问题，提供了更高精度的预测。 EMD-DA-LSSVM模型为短期电力负荷预测提供了一种高效且准确的解决方案，尤其适用于处理非线性和非平稳的电力负荷数据。未来的研究可以继续探索如何进一步提高模型的效率和适应性，以应对更加复杂和实时的电力负荷预测需求。