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题名基于ICEEMDAN的钢铁行业负荷预测方法
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作者
张思
李洋
王波
朱耿
贺旭
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机构
国网浙江省电力有限公司
国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
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出处
《浙江电力》
2024年第5期27-34,共8页
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基金
国家自然科学基金(72371101)
国网浙江省电力有限公司科技项目(B311NB220001)。
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文摘
针对钢铁行业负荷预测精度不高的问题,提出了基于ICEEMDAN(改进的自适应噪声完备集合经验模态分解)的钢铁行业负荷预测方法。首先,通过ICEEMDAN将钢铁行业电力负荷分解为高、低频模态分量。其次,基于GA(遗传)算法筛选出高、低频分量的主要影响因素,并采用PSO-BP(粒子群优化-反向传播神网络)算法分别构建高、低频分量预测模型。最后,将各组分量的预测结果迭代重组,得到最终的负荷预测结果。算例分析结果表明,相较于其他预测方法,该方法的预测误差小,精度较高。
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关键词
冲击负荷
负荷预测
iceemdan模型
遗传算法
PSO-BP模型
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Keywords
impact load
load forecasting
iceemdan model
GA
PSO-BP model
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分类号
TF089
[冶金工程—冶金物理化学]
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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