基于HHT和神经网络组合的负荷预测模型研究
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2008教育部新世纪优秀人才支持项目;教育部霍英东青年教师基金资助项目(101060);四川省杰出青年基金项目(07JQ0075)


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    首次提出了一种基于HHT和神经网络组合的预测模型。负荷数据首先经过EMD分解,得到一系列IMF分量及余项,通过各分量的频谱观察,针对低频IMF分量规律性及周期性强,高频分量相对较弱的特点,对低频IMF分量选择合适的预测模型直接进行预测,高频IMF采用多神经网络组合预测方法。仿真结果表明,文中提出的预测模型的精度高于任一单一模型,并且高于传统的线性组合预测模型。

    Abstract:

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    引证文献
引用本文

白玮莉,刘志刚,彭权威,等.基于HHT和神经网络组合的负荷预测模型研究[J].电力系统保护与控制,2009,37(19):31-35.[.[J]. Power System Protection and Control,2009,V37(19):31-35]

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