A Novel Hybrid Method for Short-Term Power Load Forecasting
المؤلفون المشاركون
Yuansheng, Huang
Shenhai, Huang
Jiayin, Song
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Influenced by many uncertain and random factors, nonstationary, nonlinearity, and time-variety appear in power load series, which is difficult to forecast accurately.
Aiming at locating these issues of power load forecasting, an innovative hybrid method is proposed to forecast power load in this paper.
Firstly, ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is used to decompose the power load series into a series of independent intrinsic mode functions (IMFs) and a residual term.
Secondly, genetic algorithm (GA) is then applied to determine the best weights of each IMF and the residual term named ensemble empirical mode decomposition based on weight (WEEMD).
Thirdly, least square support vector machine (LSSVM) and nonparametric generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (NPGARCH) are employed to forecast the subseries, respectively, based on the characteristics of power load series.
Finally, the forecasted power load of each component is summed as the final forecasted result of power load.
Compared with other methods, the forecasting results of this proposed model applied to the electricity market of Pennsylvania-New Jersey-Maryland (PJM) indicate that the proposed model outperforms other models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yuansheng, Huang& Shenhai, Huang& Jiayin, Song. 2016. A Novel Hybrid Method for Short-Term Power Load Forecasting. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108416
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yuansheng, Huang…[et al.]. A Novel Hybrid Method for Short-Term Power Load Forecasting. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108416
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yuansheng, Huang& Shenhai, Huang& Jiayin, Song. A Novel Hybrid Method for Short-Term Power Load Forecasting. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108416
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1108416
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر