基于NACEMD-GRU的组合型日前负荷预测方法

准确的日前负荷预测有助于降低电力成本,提高电力系统的安全性和稳定性。该文提出一种基于NACEMD-GRU的组合型日前负荷预测方法。首先,引入NACEMD(噪声辅助复数据经验模态分解)方法对日前负荷数据进行分解,得到具有不同时频特性的日前负荷分量;然后针对各日前负荷分量分别建立基于GRU(门控循环神经网络单元)的深度学习预测模型,得到日前负荷的各分量预测结果;最后,将各分量进行组合形成总的日前负荷预测结果。实验算例表明,NACEMD方法能够进一步降低分解结果的模态混叠度,GRU适用于日前负荷预测。与现有方法相比,提出的组合型预测方法能够显著提升日前负荷预测精度。

基于NACEMD-Elman神经网络的风功率组合预测

在电力系统中风电装机容量增长的背景下,高精度的超短期风功率预测是保证系统可靠运行的重要基础。为此,提出一种以复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法(NACEMD)和Elman神经网络为基础的超短期风功率组合预测方法。在风功率序列中添加白噪声,使用NACEMD将其按照不同波动尺度逐级分解,得到不同时频特性的分量,然后利用Elman神经网络对各分量建立预测模型,以各分量的不同时频特性为基准对预测结果进行叠加,得到风功率预测值。实例分析表明,提出的组合预测法既可进一步减轻现有方法中存在的模态混叠现象,具备较高的预测精度。研究成果可为风功率预测提供参考。