基于VMD-IWOA-KELM的短期电力负荷预测研究

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摘  要：短期电力负荷预测在电力系统安全调度、经济运行方面起到关键作用。考虑负荷时间序列波动性与随机性强，难以取得较高预测精度，该文提出一种基于变分模态分解、改进鲸鱼优化算法和核极限学习机的短期电力负荷预测模型。首先，采用变分模态分解将原始负荷数据分解为多个子序列，降低其波动性。其次，建立核极限学习机预测模型对各子序列进行预测，并利用改进鲸鱼优化算法优化其超参数。（剩余5714字）

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