【摘 要】
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准确的短期负荷预测在电力系统中发挥着至关重要的作用。近年来,大量短期负荷预测研究表明,与点预测相比,负荷的区间预测可以更有效地保证电力系统的安全运行。因此,提出一种
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(分布式光伏与梯级小水电互补联合发电技术研究及应用示范,2018YFB0905200)
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准确的短期负荷预测在电力系统中发挥着至关重要的作用。近年来,大量短期负荷预测研究表明,与点预测相比,负荷的区间预测可以更有效地保证电力系统的安全运行。因此,提出一种基于EEMDSE和PSO-KELM的短期负荷区间预测方法。首先,使用集合经验模态分解(EEMD)将原始负荷序列分解为一系列的子序列;然后,通过样本熵(SE)对各序列进行计算,量化序列的复杂程度,将SE值较小的序列进行重构;最后,通过粒子群(PSO)优化核极限学习机(KELM)的输出层权重,建立预测模型,并对各序列进行区间构造。采用南方某市不同季
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