基于变分模态分解-BA-LSSVM算法的配电网短期负荷预测

配电台区日负荷序列呈现为既包含变化趋势、又含有波动细节的不规则曲线,该文借助变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将包含这些信息的原始日负荷序列分解为不同频率尺度的子序列,并结合一系列复杂的环境因素,分别利用不同的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型进行负荷预测,最后将基于不同频率分量的预测结果相加得到最终的日负荷预测结果。为了提高LSSVM预测能力,采用蝙蝠算法(bat algorithm,BA)对各LSSVM的参数进行寻优,同时,该文分析了影响负荷变化的环境因素,设计了一套因素归一化方法,预测过程考虑了环境因素的影响。仿真结果表明,该文提出的考虑复杂环境因素的预测思想及对历史日负荷进行VMD分解、BA优化、LSSVM预测的组合预测方法能有效提高短期日负荷预测的准确性。     

基于模态组合的短期负荷预测方法

随着电力市场化改革的深入推进,电力系统运行呈现出更强的灵活性和不确定性,对短期负荷精准预测提出了更高的要求.为有效协调发电、输电、配电、用电的关系,增强电力系统日运行调度的安全稳定性,该研究提出了一种基于模态组合的短期负荷预测方法.从时域和频域2个维度提出了负荷序列和影响因素序列分解评价方法,得到改进的变分模态分解法(...