【摘 要】
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针对确定性负荷点预测存在不同程度误差及难以反映电力需求不确定性的问题,提出一种基于极点对称模态分解(extreme-point symmetric mode decomposition,ESMD)-分散熵(disper
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津农学院工程技术学院
【基金项目】
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天津市自然科学基金重点项目(08JCZDJC18600),天津市教委重点基金(2006ZD32)
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针对确定性负荷点预测存在不同程度误差及难以反映电力需求不确定性的问题,提出一种基于极点对称模态分解(extreme-point symmetric mode decomposition,ESMD)-分散熵(dispersion entropy,DE)和改进乌鸦搜索算法(improved crow search algorithm,ICSA)优化核极限学习机的短期负荷区间预测模型。首先用ESMD将原始负荷时间序列分解为多个特征互异的子序列,降低了原始非平稳负荷序列对预测结果的影响,并计算各子序列的分散熵,将
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