基于EMD和PSO-SVM的电力系统中期负荷预测

来源期刊：控制工程2012年第5期

论文作者：段其昌 饶志波 黄大伟 林森

文章页码：913 - 917

关键词：负荷预测;经验模式分解;支持向量机;粒子群优化;

摘    要：预测精度是衡量电力系统负荷预测模型性能的一个重要指标。针对电力系统负荷数据序列是一种典型的具有周期性和随机性的非线性非平稳时间序列的特点,为了提高负荷预测的精度,提出了运用EMD解析出其中代表负荷不同特性分量的预测模型。根据各分量的变化规律,分别选择合适的核函数,并利用PSO优化SVM参数,将各分量的预测结果重构后得到最终预测值。通过EUNITE国际电力负荷预测竞赛数据的仿真实例,验证了该预测模型能够有效提高电力负荷的预测精度,且速度较快,稳定性较强。