【摘 要】
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针对超短期电力负荷预测,提出一种使用集合经验模态分解与样本熵对原始数据预处理,再用模拟退火算法优化深度置信网络的组合模型进行预测。为了减小时间序列数据因自相关性导致预测值滞后于真实值,对原始序列采用EEMD分解,根据各序列的SE值将序列重构,再使用SA对DBN各隐含层节点数寻优构成的SA-DBN模型对重构后的序列分别预测,将各序列的预测结果叠加得到最终的预测曲线。实验结果表明,相比于其他预测模型,本文模型能消除预测曲线的滞后性,预测的误差指标MAPE、MAE、RMSE分别降为1.9592%、9.4239、
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFF0301000),安徽理工大学研究生创新基金(2019CX2044)。
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针对超短期电力负荷预测,提出一种使用集合经验模态分解与样本熵对原始数据预处理,再用模拟退火算法优化深度置信网络的组合模型进行预测。为了减小时间序列数据因自相关性导致预测值滞后于真实值,对原始序列采用EEMD分解,根据各序列的SE值将序列重构,再使用SA对DBN各隐含层节点数寻优构成的SA-DBN模型对重构后的序列分别预测,将各序列的预测结果叠加得到最终的预测曲线。实验结果表明,相比于其他预测模型,本文模型能消除预测曲线的滞后性,预测的误差指标MAPE、MAE、RMSE分别降为1.9592%、9.4239、
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