用户侧微电网负荷随机性强,短期负荷的预测精度对微电网的正常运行起着重要作用.提出了一种基于互补集成经验模态分解(CEEMD)和区域划分自适应变异粒子群(RSVPSO)算法优化核极限学习机(KELM)的负荷预测模型.采用互补集成经验模态分解将负荷序列分解为多组平稳的子序列,以减小不同局部信息之间的相互影响.针对粒子群算法易早熟和收敛速度慢的问题,利用区域划分来实现惯性权重和学习因子的自适应调整,提高粒子的全局寻优能力和搜索效率,并结合自适应变异操作避免陷入局部最优,加强核极限学习机预测精度.最后通过案例验证,所提模型的预测准确率约为98.114％,较其他预测模型具有更好的预测效果和实际应用意义.
用户侧微电网 短期负荷预测 互补集成经验模态分解 核极限学习机 欧氏距离 自适应变异 粒子群算法