基于HHT和神经网络组合的负荷预测模型研究

首次提出了一种基于HHT和神经网络组合的预测模型。负荷数据首先经过EMD分解,得到一系列IMF分量及余项,通过各分量的频谱观察,针对低频IMF分量规律性及周期性强,高频分量相对较弱的特点,对低频IMF分量选择合适的预测模型直接进行预测,高频IMF采用多神经网络组合预测方法。仿真结果表明,文中提出的预测模型的精度高于任一单一模型,并且高于传统的线性组合预测模型。