基于快速本征模态分解的电力系统短期负荷预测【2016电工杯A题资料】

资 源 简 介

基于快速本征模态分解的电力系统短期负荷预测【2016电工杯A题资料】

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是电网调度和能源管理中的关键技术，其准确性直接影响电力系统的经济性和安全性。2016年电工杯A题提出的基于快速本征模态分解(Fast Intrinsic Mode Decomposition)的方法，为这一经典问题提供了新的解决思路。

该方法的核心在于将负荷序列看作非平稳信号进行处理。快速本征模态分解能够自适应地将原始负荷数据分解为多个本征模态函数(IMF)，每个IMF分量代表负荷数据中不同时间尺度的波动特征。这种分解方式有效解决了传统方法难以处理负荷数据非线性和非平稳特性的问题。

分解后的IMF分量通常呈现以下规律：高频分量反映短期随机波动，低频分量体现负荷的周期性趋势。针对不同频率分量可分别建立预测模型，最后通过重构得到最终预测结果。这种分而治之的策略显著提高了预测精度。

该方法优势在于：1）避免了人为设定基函数的局限性；2）分解过程完全由数据驱动；3）各IMF分量的物理意义明确。实际应用中还需注意模态混叠问题和端点效应的影响，这需要通过改进分解算法或结合其他信号处理技术来解决。