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题名基于EEMD-SSA组合模型的短期电力负荷预测
被引量：4
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作者
曹广华
陈前
齐少栓
闫丽梅
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机构
东北石油大学电气信息工程学院
河南送变电建设有限公司土建施工分公司
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出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2022年第3期362-370,共9页
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基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2019E016)。
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文摘
由于电力系统运行受多种因素的影响,因此电力负荷呈现较强的波动性和不稳定性,从而影响电网短期负荷预测的准确性。为减小预测误差,提出一种组合模型策略。首先采用集合经验模态分解将原始数据分解为若干分量,根据各分量数据所含信息量的不同,将分量分为两组,分别利用反向传播神经网络和长短时记忆网络进行预测。并在此基础上,利用樽海鞘群优化算法对每个分量预测网络中的神经元个数与输入变量的滞后项进行优化,得到最终的EEMD-SSA(Ensemble Empirical Mode Decomposition-Salp Swarm Algorithm)的组合预测模型。最后,将此模型应用于某地实测数据进行负荷预测。实验结果表明,该组合模型比单一网络模型及其他模型具有更好的预测效果。
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关键词
负荷预测
组合模型
eemd分解
SSA优化算法
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Keywords
load forecasting
combined model
ensemble empirical mode decomposition(eemd)decomposition
salp swarm algorithm(SSA)optimization algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于二次EEMD的转子故障信号时频分析方法研究
被引量：6
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作者
马银戌
王文平
鄢小安
尤林
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机构
华北电力大学机械工程系
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第21期113-117,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(11072078)
河北省自然科学基金项目(E2013502226)资助
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文摘
HHT时频分析被广泛应用于机械故障诊断中,但其模态混叠成为应用时的瓶颈。针对此问题提出了利用二次集合经验模态分解分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)来消除模态混叠的时频分析方法。该方法首先用EEMD将原信号分解成若干个本征模函数(intrinsic mode function,IMF),然后选取相关系数较大的分量重构原信号,再利用EEMD对其进行二次处理,便可获得去除模态混叠的时频分布。通过对仿真与实验转子信号分析,该方法可以有效抑制经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)的模态混叠现象,相比一次EEMD,二次EEMD去除模态混叠更明显,能有效应用于旋转机械故障诊断中。
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关键词
集合经验模态分解
经验模态分解
模态混叠
故障诊断
时频分析
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Keywords
ensemble empirical mode decomposition （eemd） empirical mode decomposition （EMD）mode mixing fault diagnosis time-frequency analysis
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分类号
TN911.25
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于LabVIEW的EEMD方法的实现
被引量：1
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作者
邹滋润
陈真诚
朱健铭
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机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
桂林电子科技大学生命与环境科学学院
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出处
《计算机测量与控制》
北大核心
2013年第7期1885-1888,共4页
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基金
国家863项目(2011AA040406)
国家自然科学基金(61271119)
广西自然科学基金(2011jjA40078)
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文摘
将LabVIEW和MATLAB强大的数值分析功能相结合,利用LabVIEW实现总体平均经验模态分解(Ensemble EmpiricalMode Decomposition,EEMD)信号处理方法,使得在信号分析时具有良好的人机界面;并且通过仿真与传统的经验模态分解(Empiri-cal Mode Decomposition,EMD)作比较,结果显示EEMD方法在信号分析中具有良好的抑制模态混叠问题,并且具有和MATLAB环境中相同的分解结果。
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关键词
LABVIEW
总体平均经验模态分解
经验模态分解
信号处理
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Keywords
LabVIEW ensemble empirical mode decomposition （eemd） empirical mode decomposition （EMD）
signal processing
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分类号
TP303
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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