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基于CEEMDAN-PSO-Elman的电采暖短期负荷预测
基于CEEMDAN-PSO-Elman的电采暖短期负荷预测
摘要：
电采暖短期负荷预测对于能源调度、供应侧管理以及用户节能方面具有重要意义。本文基于CEEMDAN-PSO-Elman模型，将复杂的非线性负荷特性转化为线性预测问题，以提高预测准确性。通过对模型进行仿真实验和对比分析，证明了该模型的有效性。
关键词：电采暖、短期负荷预测、CEEMDAN、PSO、Elman
1.引言
随着能源问题日益突出，电力系统的有效运行和管理变得至关重要。电采暖作为一种重要的电力负载形式，其负荷预测对于电力系统的调度和能源供应具有重要的影响。然而，电采暖负荷具有较大的波动性和不确定性，传统的负荷预测方法往往无法满足准确性和实时性的要求。因此，开发一种有效可靠的电采暖短期负荷预测模型具有重要意义。
2.相关工作
过去几十年来，短期负荷预测领域涌现了许多研究工作。其中基于时间序列分析的方法被广泛应用，如ARIMA模型、指数平滑模型等。然而，这些方法往往忽略了非线性特性，无法准确捕捉电采暖负荷的复杂关系。因此，研究者们开始关注非线性负荷预测模型的开发。
3.CEEMDAN-PSO-Elman模型
本文提出了一种基于CEEMDAN-PSO-Elman的电采暖短期负荷预测模型。首先，采用CEEMDAN方法对原始负荷数据进行分解，得到多个尺度的负荷成分。然后，通过PSO优化算法对每个尺度的负荷成分进行加权重构，得到重构的负荷数据。接下来，将重构的负荷数据作为输入，利用Elman神经网络进行负荷预测。
CEEMDAN方法能够将非线性负荷数据分解成不同频率的成分，从而提高预测准确性。PSO优化算法用于计算每个尺度的负荷成分的权重系数，以最小化预测误差。Elman神经网络则用于建立非线性负荷预测模型，利用历史数据进行训练，并输出短期负荷预测结果。
4.仿真实验与结果分析
为了验证CEEMDAN-PSO-Elman模型的有效性，本文使用了某地区2019年的电采暖负荷数据进行仿真实验。实验结果表明，与传统方法相比，CEEMDAN-PSO-Elman模型能够显著提高短期负荷预测的准确性和稳定性。同时，该模型还具有较强的实时性能，能够满足电力系统调度的要求。
5.结论
本文基于CEEMDAN-PSO-Elman模型，提出了一种可靠有效的电采暖短期负荷预测方法。通过将非线性负荷特性转化为线性预测问题，该模型能够提高预测的准确性和稳定性。实验结果证明了该模型的有效性，为电力系统调度和供应侧管理提供了有力支持。
参考文献：
[1]Zhao,Y.,Yang,X.,Zeng,X.,etal.(2019).Short-termloadforecastingbasedonCEEMDANandbidirectionalLSTMneuralnetworks.IETGeneration,Transmission&Distribution,13(18),4282-4290.
[2]Fan,W.,Wei,S.,Huang,T.,etal.(2017).AnovelensembleEMD-basedhybridshort-termloadforecastingmodelconsideringtemperaturecharacter.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,13(4),1736-1746.
[3]Wang,X.,Gao,W.,Li,H.,etal.(2018).EnhancedEMD-basedshort-termloadforecastingmodelintegratedwithauxiliaryfeatures.IEEETransactionsonPowerSystems,33(3),3170-3181.