摘要：提出了采用EEMD与动态神经网络络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先运用EEMD将非平稳的负荷序列分解,然后根据分解后各分量的特点构造不同的动态神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。

关键词：短期负荷预测 经验模态分解 动态神经网络 重构 

单位：海口供电局 海南海口570001 海南电网公司 海南海口570203 大连东软信息学院 辽宁大连116023