基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测.pdf

电力系统短期负荷预测是电力行业中一项关键任务，用于优化电网调度和确保稳定供电。本文提出了一种创新的预测方法，即结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和基因表达式程序设计（Gene Expression Programming, GEP）的EMD&GEP预测法。这种方法针对电力系统的负荷预测问题，旨在提高预测精度并克服传统方法的局限性。 经验模态分解是一种自适应的数据分析方法，它可以将非线性、非平稳的时间序列分解为多个本征模态分量（Intrinsic Mode Functions, IMF）和一个残差。在电力系统负荷预测中，EMD能够有效地将负荷样本中的伪数据剔除，并将负荷序列分解为不同频段的IMF和剩余分量。每个IMF反映了负荷在不同时间尺度上的特征，而残差则包含了难以被单一IMF捕获的信息。 基因表达式程序设计是一种生物启发式的计算方法，它利用类似遗传进化的策略来构造和优化数学模型。在EMD&GEP预测法中，GEP算法被用来处理由EMD得到的各个IMF和残差。通过对不同日同一时刻的负荷序列进行学习，GEP构建出能够描述这些序列模式的数学表达式，从而实现分时预测。每个IMF和残差对应的预测结果会被重新组合，生成最终的负荷预测值。 与传统的小波分析预测方法相比，EMD&GEP预测法有显著的优势。小波分析依赖于预先选择的小波基，这可能导致对复杂负荷特征的捕捉不足。而EMD是自适应的，无需预先设定基函数，因此更能精确地反映出负荷的动态特性。同时，通过GEP的灵活表达能力，该方法能够更好地捕捉到负荷序列中的非线性和非平稳性。实验结果显示，EMD&GEP预测法在预测效果上优于小波分析和GEP算法的组合。 基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测方法提供了一个有效且灵活的预测框架，适用于复杂电力系统的负荷预测。这种方法能够提高预测的准确性，有助于电力调度决策，确保电力系统的稳定运行。对于电力系统的开发和管理，该研究提供了重要的理论支持和技术参考，对于进一步提升电力系统的智能化水平具有重要意义。