基于EIEMD-IMDE-XGBoost模型的短期电力负荷预测

摘要

cqvip:为解决短期电力负荷精准预测问题,提出了基于EIEMD-IMDE-XGBoost模型的预测新方法。针对传统的经验模态分析方法存在的模态混叠及端点效应等问题,提出集合干扰重构经验模态分解算法对电力负荷监测数据进行预处理,可将原始数据分解为多个平稳分量。为避免传统多尺度散布熵算法计算不稳定的问题,提出改进多尺度散布熵算法用于刻画电力负荷监测数据的内在特征。结合各有效平稳分量的散布熵值构造特征向量,并输入到参数优化的XGBoost模型中实现负荷预测。实际案例验证表明,该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力,对于电力系统负荷预测具有一定的参考借鉴价值。