基于经验模态分解和极限学习机的日输电量分时建模预测

摘要

电网运行电量数据呈现出海量化高维化的发展趋势,为有效利用这些大数据建立电量预测模型,提出了一种分时建模、经验模态分解和极限学习机相结合的方法.将每日输电量划分为峰、平、谷3个时段,并对每个时段的输电量曲线进行经验模态分解,再采用极限学习机训练得到各分量的预测模型,最后通过叠加合并得到最终的输电量预测值.通过与传统的极限学习机进行比较,结果表明所提方法可有效地提高模型的预测精度.