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基于VMD-SE和GAElman神经网络的短期负荷预测模型

徐轶丹; 刘敏 电力科学与工程 2019年第07期

摘要:针对电力负荷序列的非平稳性和非线性等特点,提出了一种基于变分模态分解技术VMD-样本熵SE和遗传算法GA优化的Elman神经网络短期负荷预测模型。为了降低原始序列的复杂度和不稳定性,首先利用VMD-SE将原始电力序列分解成多个子序列;然后根据各子序列的特点分别构造经GA遗传算法优化的Elman神经网络预测模型;最后将各个子序列的预测结果叠加得到最终结果,实现短期负荷预测。应用于实例,结果表明,该模型能有效提高预测精度。

关键词:短期负荷预测elman神经网络变分模态分解样本熵遗传算法

单位:贵州大学电气工程学院; 贵州贵阳550025

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电力科学与工程

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