小波降噪和EMD-ARIMA的电力系统负荷预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于小波降噪和EMD‑ARIMA的电力系统负荷预测方法及系统，属于电力系统负荷预测领域。首先，获取电力系统原始负荷数据，接着，利用小波分析对负荷数据进行降噪处理；接着利用经验模态分解EMD方法对降噪后的数据进行进一步处理得到不同的负荷分量；最后，对不同的负荷分量构建对应的差分自回归滑动平均ARIMA模型，同时利用赤池信息准则、贝叶斯信息准则对ARIMA模型进行优选，最终对不同ARIMA模型预测得到的负荷分量进行重构得到最终的预测结果，有效提供了负荷预测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
小波降噪和EMD-ARIMA的电力系统负荷预测方法及系统
本专利技术属于电力系统负荷预测领域，更具体地，涉及一种基于小波降噪和EMD-ARIMA的电力系统负荷预测方法及系统。
技术介绍
电力系统短期负荷预测是智能电网集成智能能源管理系统的核心部分之一。一个精确的短期负荷预测模型，可以方便在资源有效管理的情况下，合理地规划正在进行的电网运行。负荷曲线的随机性、不平稳性和非线性使得短期负荷预测的精确建模成为一项相当具有挑战性的工作。目前关于电力系统负荷预测的相关研究有很多，包括差分自回归滑动平均(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel，ARIMA)模型、卡尔曼滤波预测、马尔科夫预测、支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)、人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)、长短时记忆网络(LongShortTermMemoryNetwork，LSTM)等等。但这些单一的预测方法都存在着各自的缺点，比如，ARIMA作为经典时间序列分析方法，充分考虑时序数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于小波降噪和EMD-ARIMA的电力系统负荷预测方法，其特征在于，包括：/n(1)获取电力系统对应不同时刻的电力负荷数据，并在所述电力负荷数据为非等间隔时，对所述电力负荷数据进行插值得到等间隔的电力负荷数据；/n(2)利用小波分析对所述电力负荷数据进行降噪处理；/n(3)利用经验模态分解EMD方法对降噪后的数据进行进一步处理得到不同的负荷分量；/n(4)对不同的负荷分量构建对应的差分自回归滑动平均ARIMA模型；/n(5)利用赤池信息准则AIC及贝叶斯信息准则BIC对每个负荷分量对应的ARIMA模型进行优选；/n(6)对优选得到的不同ARIMA模型预测得到的负荷分量进行重构得到最终的...

【技术特征摘要】
1.一种基于小波降噪和EMD-ARIMA的电力系统负荷预测方法，其特征在于，包括：
(1)获取电力系统对应不同时刻的电力负荷数据，并在所述电力负荷数据为非等间隔时，对所述电力负荷数据进行插值得到等间隔的电力负荷数据；
(2)利用小波分析对所述电力负荷数据进行降噪处理；
(3)利用经验模态分解EMD方法对降噪后的数据进行进一步处理得到不同的负荷分量；
(4)对不同的负荷分量构建对应的差分自回归滑动平均ARIMA模型；
(5)利用赤池信息准则AIC及贝叶斯信息准则BIC对每个负荷分量对应的ARIMA模型进行优选；
(6)对优选得到的不同ARIMA模型预测得到的负荷分量进行重构得到最终的预测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力系统的等间隔的电力负荷数据为：data＝{a1,a2,...,ai}i∈[1,K]，其中，K为对应K个时刻的K个负荷数据，ai为负荷数据中第i点对应的值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)包括：
选择一个小波并确定分解的层次，然后进行分解计算，对各个分解尺度下的高频系数选择一个阈值进行软阈值量化处理，根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进行小波分解降噪后得到的数据为：x(t)＝{x1,x2,...,xt}t∈[1,K]，其中，K为对应K个时刻的K个负荷数据，xt为负荷数据中第t点对应的值。


5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，步骤(3)包括：
(3.1)识别原始序列x(t)中的所有极大值点与极小值点，采用三次样条插值法分别拟合形成其上包络线xup(t)与下包络线xlow(t)，并计算上下包络线的均值m(t)：
(3.2)计算原始序列x(t)与包络线均值m(t)的差值，记为h(t)：h(t)＝x(t)-m(t)；
(3.3)判断h(t)是否满足IMF约束条件，若不满足，则将其作为新的输入序列，重复执行步骤(3.1)至步骤(3.3)，直至满足约束条件为止；若满足，则h(t)为第一个IMF分量，记为c1(t)＝h(t)，并从原始序列x(t)中分离出c1(t)，得到剩余分量r1(t)：r1(t)＝x(t)-c1(t)；
(3.4)将剩余分量r1(t)视为新的原始序列，并返回执行步骤(3.1)，直至得到其余IMF分量...

【专利技术属性】
技术研发人员：何怡刚，吴晓欣，段嘉珺，张慧，时国龙，张朝龙，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42