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基于EEMD-GRU-MLR的短期电力负荷预测
摘要
短期电力负荷预测一直是电力行业中重要的问题之一，对于稳定电网运行和优化电力生产和消费具有重要的意义。本文提出了一种基于经验模态分解（EEMD）、门控循环单元（GRU）和多元线性回归（MLR）的短期电力负荷预测方法（EEMD-GRU-MLR）。首先使用EEMD对原始数据进行去噪和分解，然后将得到的各个组分输入到GRU网络中进行特征提取。最后，使用MLR模型预测电力负荷。实验结果表明，EEMD-GRU-MLR方法具有更好的预测精度和稳定性，可为电力行业提供可靠的短期电力负荷预测方法。
关键词：短期电力负荷预测；经验模态分解；门控循环单元；多元线性回归
1.研究背景
短期电力负荷预测一直是电力系统中重要的问题。准确的电力负荷预测可以有效地优化电力供应和消费，确保电力系统的稳定运行。在电力系统的运营过程中，负荷预测是优化发电和传输计划的重要组成部分。因此，对于电力系统运营而言，准确的短期电力负荷预测是非常关键的。
由于短期电力负荷受到一系列因素的影响，如天气变化、季节变化、节假日等，因此，它具有非常强的不确定性。这些不确定性对负荷预测的准确性产生了很大的影响，使得短期电力负荷预测成为了一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
传统的短期电力负荷预测方法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。时间序列分析方法是以时间为基础，考虑历史数据的变化，通过数学方法分析前期数据，推断未来趋势的方法。然而，时间序列模型通常不能很好地捕捉与非线性和非平稳时间序列相关的复杂变化模式。回归分析方法是通过分析负荷和一些外部因素之间的关系建立回归模型，然后用回归模型预测负荷。但是，传统回归模型模型需要明确的输入和输出变量，无法采用非线性和非平稳时间序列数据。神经网络方法是模仿大脑神经元之间的相互连接和加工的过程，模拟数据的真实分布，从而得到更加准确的预测结果。但是，神经网络方法常常会出现过拟合和欠拟合等问题。
近年来，基于深度学习的方法逐渐成为短期电力负荷预测中的主流方法。卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等方法都在短期电力负荷预测中得到了广泛的应用。LSTM和GRU模型是一种基于循环神经网络的模型，它们可以学习序列数据中的长期依赖关系。然而，由于短期电力负荷存在着周期性变化，因此不能很好地克服其周期性变化。
3.研究方法
本文提出了一种基于EEMD-GRU-MLR的短期电力负荷预测方法。流程如下：
（1）经验模态分解
使用经验模态分解（EEMD）对原始负荷数据进行去噪和分解。EEMD是一种自适应滤波技术，可以将非平稳信号分解为若干个本质模态分量（IMF），将噪声和周期性分离。通过多次循环分解，可以得到更好的结果。
（2）门控循环单元
使用门控循环单元（GRU）网络对得到的IMF组分进行特征提取。GRU网络具有更轻量、更容易训练和更容易处理长期依赖关系等优点，与LSTM网络相比，它的复杂性更低。
（3）多元线性回归
使用多元线性回归（MLR）模型对GRU网络的输出进行预测。同时，将历史负荷和其他外部变量，如气温、湿度和风速等，作为MLR模型的输入。
4.实验分析
本文使用了美国公共电力公司（PJM）提供的负荷数据集对proposed方法进行了实验验证，对比了常见的预测方法。实验结果表明，propose方法具有更好的预测精度和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于EEMD-GRU-MLR的短期电力负荷预测方法，该方法有效地解决了短期电力负荷数据中的噪声和周期性问题。实验结果表明，该方法在准确性和稳定性方面都优于传统的预测方法，能够更好地为电力行业提供可靠的短期电力负荷预测方法。