【摘 要】
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为了快速准确地预测含高比例电采暖设备的配电变压器的短期负荷,提出了基于集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)及BP神经网络算法组合的含电采暖
【机 构】
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国网北京市电力公司电力科学研究院,中国农业大学
【基金项目】
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国家电网公司科技项目(52022316001B)
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为了快速准确地预测含高比例电采暖设备的配电变压器的短期负荷,提出了基于集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)及BP神经网络算法组合的含电采暖的配电变压器短期负荷预测方法,该方法考虑了采暖日天气类型、采暖日温度等环境条件对居民采暖行为的影响。首先运用EEMD方法将日负荷序列分解成4组频率由低至高的分量序列及1组剩余分量序列,再将各分量序列及温度数据、气象数据输入BP神经网络中进行预测,最后各个预测分量相加得到最终的预测结果。将该方法应用于北京地区冬季"煤改电"工程中,对某个含高比例电采暖负荷的配电变压器进行短期预测,算例表明,EEMD-BP组合预测方法能够有效减小负荷预测误差。
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