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基于EEMD-SE和PSO-KELM的短期负荷区间预测方法
基于EEMD-SE和PSO-KELM的短期负荷区间预测方法
摘要：短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用，能够合理安排电力供应和优化电力资源。本文提出一种基于经验模态分解-熵评判和粒子群优化-核极限学习机的短期负荷区间预测方法（EEMD-SE和PSO-KELM），该方法通过将数据分解为不同的子信号，并对每个子信号进行能量熵评判来提取相关特征；然后利用粒子群优化来优化核极限学习机的参数，以提高模型的预测精度。实验结果表明，所提出的方法在短期负荷预测中具有较高的准确性和稳定性，能够为电力调度提供有价值的参考。
1.引言
短期负荷预测在电力系统中具有重要的意义，能够为电力调度、电力市场和电力资源优化等方面提供参考。传统的负荷预测方法通常采用时间序列分析、统计方法或人工神经网络等模型进行预测。然而，由于电力负荷数据的非线性和非平稳特性，传统方法的预测精度较低。因此，研发一种准确且稳定的短期负荷预测方法具有重要意义。
2.EEMD-SE方法
经验模态分解-熵评判（EEMD-SE）是一种多尺度时间序列分解方法，能够将信号分解为多个固有模态函数（IMF）和一个残差项。通过对每个IMF和残差项进行熵评判，可以提取信号的有效特征。EEMD-SE方法具有较好的去噪效果和时频分辨能力，适用于处理非线性和非平稳信号。
3.PSO-KELM方法
粒子群优化-核极限学习机（PSO-KELM）是一种高效的机器学习方法，能够通过优化正则化参数和核函数参数来提高模型的预测精度。PSO算法是一种常用的全局优化算法，能够在搜索空间中找到最优解。KELM是一种快速的核极限学习机模型，在处理大规模数据和高维数据方面具有较好的性能。
4.EEMD-SE和PSO-KELM的预测方法
本文提出的短期负荷区间预测方法主要分为两个步骤：首先，对原始负荷数据进行EEMD-SE分解，并对每个IMF和残差项进行能量熵评判，提取相关特征；然后，利用PSO算法优化KELM的正则化参数和核函数参数，并构建预测模型。具体实现步骤如下：
（1）数据预处理：对原始的负荷数据进行归一化处理，使得数据处于相同的尺度范围内。
（2）EEMD-SE分解与特征提取：将归一化后的负荷数据进行EEMD-SE分解，得到多个IMF和一个残差项。对每个IMF和残差项计算能量熵，得到相应的特征向量。
（3）PSO-KELM模型构建：利用PSO算法优化KELM的正则化参数和核函数参数。PSO算法通过不断迭代并更新每个粒子的速度和位置来搜索最优解。KELM模型使用优化后的参数进行训练和预测。
（4）负荷区间预测：根据历史负荷数据和特征向量，利用PSO-KELM模型进行负荷区间的预测。
5.实验结果分析
为了验证所提出方法的有效性，本文采用了某地某日的实际负荷数据进行实验。将实验结果与传统的时间序列分析方法和人工神经网络方法进行对比。实验结果表明，所提出的EEMD-SE和PSO-KELM方法在短期负荷区间预测中具有较高的准确性和稳定性，能够为电力调度提供有价值的参考。
6.结论
本文提出一种基于EEMD-SE和PSO-KELM的短期负荷区间预测方法。该方法通过使用EEMD-SE进行信号分解和特征提取，能够较好地处理非线性和非平稳信号；利用PSO-KELM进行参数优化，能够提高预测精度。实验结果表明，所提出的方法在短期负荷预测中具有较高的准确性和稳定性，能够为电力调度提供有价值的参考。未来的研究可以进一步考虑其他特征提取方法和模型优化方法，提高负荷预测的准确性和稳定性。
参考文献：
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