电力工业论文_集成经验模态分解与深度学习的 -电力系统保护与控制杂志社投稿

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电力工业论文_集成经验模态分解与深度学习的

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文章摘要:随着用户侧分布式能源发电容量增长，配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此，提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF)，然后配合机器学习智能算法，使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测，最后将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果。采用某地区实际数据进行算例分析，验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比，能够辨识各频率负荷分量特性，提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度。

文章关键词:净负荷预测,自适应噪声的完全集成经验模态分解,深度信念网络,时序预测,

项目基金:国家自然科学基金面上项目（51977133）,

论文作者:刘友波¹ 吴浩¹ 刘挺坚¹ 杨智宇² 刘俊勇¹ 李秋航²

作者单位:1. 四川大学电气工程学院 2. 国网成都供电公司

论文分类号: TM715;TP18

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