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基于DMD-NARX模型的短期电力负荷预测方法
文献摘要：
提出了一种基于DMD-NARX模型的短期电力负荷预测方法,深入地探索了负荷变化趋势和历史数据之间的内在关联,同时在短期预测的精度上有所提高.首先通过自相关函数(Autocor-relation function,ACF)并结合短期负荷波动的时间规律特性,在已有历史相关数据的基础上推导出相应日期的输入特征集合;然后将输入特征集合归一化后通过Hankel矩阵完成由单变量输入特征序列向多维数据矩阵的转换,以动态模态分解(Dynamic mode decomposition,DMD)为手段完成对上一步所得多维数据矩阵的动态模态估计和特征分解,同时对电力负荷底层的多尺度动态情况有了更加深入的掌握;最后使用基于外部输入的非线性自回归(Nonlinear autoregressive with exter-nal inputs,NARX)神经网络模型,同时以上一步取得的动态模态估值作为计算相应预测日期内各时段负荷分布的基础,并推导出最终预测结果.最终的测试数据证明,此方法较好地改善了模型的预测精度.
文献关键词：
自相关函数;Hankel矩阵;动态模态分解;NARX神经网络;短期负荷预测
中图分类号：
作者姓名：
王雪菲;李勇;余国晓;程晨;杨辉军
作者机构：
安徽国际商务职业学院信息工程学院,合肥231131;安徽财经大学统计与应用数学学院,蚌埠233030;安徽大学电子信息工程学院,合肥230601
文献出处：
引用格式：
[1]王雪菲;李勇;余国晓;程晨;杨辉军-.基于DMD-NARX模型的短期电力负荷预测方法)[J].黑龙江大学自然科学学报,2022(03):307-316
A类：
Autocor
B类：
DMD,NARX,短期电力负荷预测,负荷预测方法,负荷变化,历史数据,内在关联,短期预测,自相关函数,relation,function,ACF,负荷波动,时间规律,输入特征,特征集合,合归,Hankel,特征序列,多维数据,数据矩阵,动态模态分解,Dynamic,mode,decomposition,特征分解,非线性自回归,Nonlinear,autoregressive,exter,nal,inputs,估值,负荷分布,测试数据,短期负荷预测
AB值：
0.356599
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