一种电力负荷预测混合模型研究

摘要

为了提高短期负荷预测(STLF)的精度问题,采用了新的信号分解和相关分析技术,结合改进的经验模态分解法(IEMD)将负荷需求时间序列分解为若干个规则的低频分量.为了补偿信号分解过程中的信息损失,通过使用T-Copula进行相关分析来合并外部变量的影响.通过T-Copula分析,可从风险值(VaR)得出峰值负荷指示二进制变量,以提峰值时间负荷预测的准确性.将IEMD和T-Copula得到的数据应用于深度置信网络(DBN)来预测特定时间的未来负荷需求.