基于EEMD—ARIMA模型的地區月負荷量預測
摘要：負荷預測是電網規劃運行安排的基礎，預測的準確性關系到電網安全、可靠和經濟運行。為了解決原始數據不平穩造成預測精度低下的問題，本文提出了基于集合經驗模態分解（EEMD）的自回歸積分滑動平均（ARIMA）預測模型，對某地區的月負荷量做加噪處理后進行經驗模態分解，使其分量平穩化，再對各分量進行ARIMA模型孽測，最后將各預測結果相加得到最終預測值。算例表明，基于EEMD—ARIMA模型的地區月負荷量預測精度高于傳統ARIMA模型。
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