基于EEMD—ARIMA模型的地区月负荷量预测

摘要

负荷预测是电网规划运行安排的基础，预测的准确性关系到电网安全、可靠和经济运行。为了解决原始数据不平稳造成预测精度低下的问题，本文提出了基于集合经验模态分解（EEMD）的自回归积分滑动平均（ARIMA）预测模型，对某地区的月负荷量做加噪处理后进行经验模态分解，使其分量平稳化，再对各分量进行ARIMA模型孽测，最后将各预测结果相加得到最终预测值。算例表明，基于EEMD—ARIMA模型的地区月负荷量预测精度高于传统ARIMA模型。