基于CEEMD-SSA-LSSVM短期电力负荷预测模型.docx

基于CEEMD-SSA-LSSVM短期电力负荷预测模型
基于CEEMD-SSA-LSSVM短期电力负荷预测模型
摘要：随着电力系统的发展，短期电力负荷预测对于电力系统的运行和规划具有重要意义。然而，由于电力负荷的非线性特性和复杂变化，传统的预测模型难以取得理想的预测效果。本文提出了一种基于CEEMD-SSA-LSSVM的短期电力负荷预测模型，该模型结合了经验模态分解（EMD）和奇异谱分析（SSA）等方法，以及改进型支持向量机（LSSVM）算法，能够更好地捕捉电力负荷的非线性特征，并取得较高的预测精度。
关键词：短期电力负荷预测、CEEMD-SSA-LSSVM、经验模态分解、奇异谱分析、支持向量机
1.引言
短期电力负荷预测是指对未来一段时间（通常是几小时到几天）内的电力负荷进行预测。准确的短期电力负荷预测可以帮助电力系统运营商有效地调度发电设备，降低能源浪费和运营成本。然而，由于电力负荷的非线性特性和复杂变化，传统的预测方法难以取得令人满意的预测精度，因此需要引入更加高效和准确的预测模型。
2.相关研究
近年来，随着数据挖掘和机器学习技术的发展，许多新的预测模型被提出并应用于短期电力负荷预测。其中，支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习方法，在短期电力负荷预测中取得了较好的预测效果。然而，SVM方法在处理非线性和非平稳时间序列数据时存在一定的局限性。
3.CEEMD-SSA-LSSVM模型
为克服传统预测方法的局限性，本文提出了一种基于CEEMD-SSA-LSSVM的短期电力负荷预测模型。该模型主要包括四个步骤：1）CEEMD分解；2）SSA重构；3）特征提取；4）LSSVM预测。
首先，采用CEEMD方法对原始电力负荷数据进行分解，得到多个固有模态函数（IMF）。CEEMD是一种改进的经验模态分解（EMD）方法，能够更好地处理非平稳和非线性时间序列数据。
然后，对每个IMF成分应用SSA方法进行谱分析，得到相应的奇异谱。SSA是一种基于矩阵分解和奇异值分解的数据分析方法，能够提取时间序列数据中的主成分。通过对奇异谱的分析，可以得到电力负荷数据的主要频率成分和周期性变化。
接下来，从SSA重构后的数据中提取特征。常用的特征包括时域统计特征、频域统计特征和自相关特征等。这些特征能够反映电力负荷的不同属性和变化规律。
最后，利用LSSVM方法对提取的特征进行建模和预测。LSSVM是一种支持向量机算法的改进版本，能够克服SVM方法在处理非线性和非平稳数据时的局限性。通过对多个IMF分量进行建模和预测，最终可以得到对未来短期电力负荷的预测结果。
4.实验结果与分析
为验证CEEMD-SSA-LSSVM模型的预测效果，本文利用实际电力负荷数据进行了实验。将模型的预测结果与其他常用的预测方法进行比较，包括传统的时间序列模型、SVM等。
实验结果表明，CEEMD-SSA-LSSVM模型在短期电力负荷预测中具有明显的优势。与传统方法相比，该模型能够更好地捕捉电力负荷的非线性特征和周期性变化，取得更高的预测精度。此外，该模型在处理非平稳数据时也表现出较好的稳定性和鲁棒性。
5.结论
本文基于CEEMD-SSA-LSSVM提出了一种新的短期电力负荷预测模型，能够更好地捕捉电力负荷的非线性特征和周期性变化。实验结果表明，该模型在预测精度上具有明显的优势，为电力系统的运行和规划提供了有力的支持。未来，可以进一步完善该模型的算法和方法，在更多实际数据上进行验证和应用，以进一步提升短期电力负荷预测的准确性和可靠性。