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基于EMD-RVM模型的短期负荷预测方法
文献摘要：
负荷可能受到各种外部影响因子的影响,因而准确的负荷预测是一个具有挑战的问题.针对这个问题,提出基于经验模态分解(EMD)和相关向量机(RVM)的短期负荷预测方法.通过EMD对负荷序列进行分解,通过RVM预测每一个本征模函数分量,通过信号重构得到最终的负荷预测值.应用浙江省某地区的负荷数据和气象数据进行仿真,并与WD-RVM模型、RVM模型和CNN-GRU模型的预测结果进行比较,验证了所提出的方法具有相对较高的预测精度.
文献关键词：
经验模态分解;相关向量机;短期负荷预测
中图分类号：
作者姓名：
吕尚;孙悦桐
作者机构：
三峡大学,电气与新能源学院,湖北,宜昌443000
文献出处：
引用格式：
[1]吕尚;孙悦桐-.基于EMD-RVM模型的短期负荷预测方法)[J].微型电脑应用,2022(10):22-24,31
A类：
B类：
EMD,RVM,短期负荷预测,负荷预测方法,基于经验,经验模态分解,相关向量机,负荷序列,本征模函数,信号重构,某地区,负荷数据,气象数据,WD,GRU
AB值：
0.273404
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