基于模糊C均值聚类的TVF-EMD-MCQRNN负荷概率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊C均值聚类的TVF‑EMD‑MCQRNN负荷概率预测方法，包括：1对电力负荷及其影响因子进行预处理后按设定时间间隔进行分组；2对分组后的数据集划分训练集和测试集，使用模糊C均值聚类法分别对每组训练集和测试集进行聚类；3利用各类型训练集和测试集样本数据对TVF‑EMD‑MCQRNN模型进行训练和测试，得到各类型样本数据在不同分位点下的一系列条件分位数；4对各类型样本数据在相同分位点下的条件分位数分别进行求和得到各类型预测结果，从而实现概率密度预测。本发明能提高负荷预测的准确性，从而为电力系统的运行规划提供更全面、更有效的负荷信息。