集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法

刘友波; 吴浩; 刘挺坚; 杨智宇; 刘俊勇; 李秋航

doi:10.7500/AEPS20210517007

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集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法
- User-side Net Load Forecasting Method Integrating Empirical Mode Decomposition and Deep Learning
- 电力系统自动化 2021年45卷第24期页码：57-64
- 作者机构：
  
  1.四川大学电气工程学院，四川省成都市 610065
  2.国网成都供电公司，四川省成都市 610041
- 作者简介：
  
  刘友波(1983—)，男，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统机器学习算法、主动配电网规划与运行。E-mail：liuyoubo@scu.edu.cn
  吴浩(1995—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统负荷预测。E-mail：wuhao3@stu.scu.edu.cn
  刘挺坚(1990—)，男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：电力系统安全稳定性。E-mail：liutingjian@stu.scu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51977133)
- DOI：10.7500/AEPS20210517007
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-05-17，
  
  修回日期：2021-07-12，
  
  网络出版日期：2021-09-07，
  
  纸质出版日期：2021-12-25
- 稿件说明：
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刘友波,吴浩,刘挺坚等.集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法[J].电力系统自动化,2021,45(24):57-64.

LIU Youbo,WU Hao,LIU Tingjian,et al.User-side Net Load Forecasting Method Integrating Empirical Mode Decomposition and Deep Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(24):57-64.
刘友波,吴浩,刘挺坚等.集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法[J].电力系统自动化,2021,45(24):57-64. DOI： 10.7500/AEPS20210517007.

LIU Youbo,WU Hao,LIU Tingjian,et al.User-side Net Load Forecasting Method Integrating Empirical Mode Decomposition and Deep Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(24):57-64. DOI： 10.7500/AEPS20210517007.

摘要

随着用户侧分布式能源发电容量增长，配电网净负荷需求预测面临着更大困难。为此，提出一种改进的自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和深度信念网络(DBN)结合的用户侧净负荷预测方法。首先，通过CEEMDAN将原始净负荷数据分解为若干个频率、幅值不一的本征模态函数(IMF)。然后，配合机器学习智能算法，使用DBN逐一对各个IMF分量进行特征提取和时序预测。最后，将多个目标预测结果累加得到最终用户侧短期净负荷预测结果。采用某地区实际数据进行算例分析，验证了所提CEEMDAN-DBN独立预测模型与直接预测相比，能够辨识各频率负荷分量特性，提高分布式能源与负荷耦合性增强背景下的负荷预测精度。

Abstract

With the increase of generation capacity for distributed energy at the user side

the net load load forecasting of distribution network is facing greater challenges. Therefore

an improved user-side net load forecasting method of complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN) and deep belief network (DBN) is proposed. First

the original net load data is decomposed by CEEMDAN into several intrinsic mode functions (IMFs) with different frequencies and amplitudes. Then

the DBN is used to perform the feature extraction and time-series forecasting for each IMF component one by one cooperating with the machine learning intelligent algorithm. Finally

the results of multi-target forecasting are accumulated to get the short-term net load forecasting results on the user side. The results of the case study show that the proposed CEEMDAN-DBN independent forecasting model can identify the characteristics of each frequency load component compared with the direct forecasting model

and improve the accuracy of load forecasting under the background of enhanced coupling between distributed energy and load.

关键词

Keywords

references

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