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一种经验模态分解与深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法
标题：基于经验模态分解与深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法
摘要：
随着电力负荷的快速增长，准确预测电力负荷对于电力系统的稳定运行和优化调度至关重要。本文提出一种基于经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）与深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）协作的短时电力负荷预测方法。该方法首先使用EMD将原始电力负荷时间序列分解为多个固有模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMF），然后将IMF与其他有关变量输入DNN模型进行预测。实验结果表明，该方法能够获得比传统方法更准确的短时电力负荷预测结果。
关键词：电力负荷预测，经验模态分解，深度神经网络，固有模态函数
1.引言
电力负荷预测在电力系统运行和调度中起着至关重要的作用。准确的电力负荷预测可以帮助电力公司合理规划发电和输电计划，提高电力系统的可靠性和经济性。然而，电力负荷的波动性、非线性和不确定性使得电力负荷预测成为一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
目前，有许多方法被应用于电力负荷预测，如基于统计模型的方法、基于机器学习的方法和基于时间序列分析的方法等。然而，这些方法在处理电力负荷的非线性和不确定性方面存在一定的局限性。
3.经验模态分解
经验模态分解（EMD）是一种将非线性和非平稳信号分解成一组固有模态函数（IMF）的方法，已经在各种领域得到广泛应用。EMD通过迭代地寻找信号中的极小值点和极大值点，将信号分解为一组频率和幅度逐渐减小的IMF。
4.深度神经网络
深度神经网络（DNN）是一种具有多个隐藏层的神经网络，可以通过学习大量数据来自动提取特征和进行高级抽象。DNN已经在许多领域取得了显著的成功，包括图像识别、语音识别和自然语言处理等。
5.方法设计
本文提出的短时电力负荷预测方法包括以下步骤：
1)数据准备：收集历史电力负荷数据和其他相关变量的数据，如天气数据、工作日与非工作日标志等。
2)经验模态分解：使用EMD将原始电力负荷时间序列分解为多个IMF。
3)特征提取：从IMF和其他相关变量中提取特征。
4)数据划分：将提取的特征划分为训练集和测试集。
5)深度神经网络建模：使用DNN对训练集进行训练，并对测试集进行预测。
6)模型评估：评估预测结果的准确性和稳定性。
6.实验结果与分析
在实验中，我们使用了某地区的电力负荷数据和相关变量数据进行验证。与传统方法相比，本文提出的方法能够获得更准确的短时电力负荷预测结果。
7.结论和展望
本文提出了一种基于经验模态分解与深度神经网络协作的短时电力负荷预测方法。实验结果表明，该方法能够获得比传统方法更准确的预测结果。未来的工作可以进一步改进该方法，提高预测精度，并在更多地区进行验证。
参考文献：
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