Short-Term Load Forecasting with Improved CEEMDAN and GWO-Based Multiple Kernel ELM
المؤلفون المشاركون
Li, Taiyong
Qian, Zijie
He, Ting
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Short-term load forecasting (STLF) is an essential and challenging task for power- or energy-providing companies.
Recent research has demonstrated that a framework called “decomposition and ensemble” is very powerful for energy forecasting.
To improve the effectiveness of STLF, this paper proposes a novel approach integrating the improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (ICEEMDAN), grey wolf optimization (GWO), and multiple kernel extreme learning machine (MKELM), namely, ICEEMDAN-GWO-MKELM, for STLF, following this framework.
The proposed ICEEMDAN-GWO-MKELM consists of three stages.
First, the complex raw load data are decomposed into a couple of relatively simple components by ICEEMDAN.
Second, MKELM is used to forecast each decomposed component individually.
Specifically, we use GWO to optimize both the weight and the parameters of every single kernel in extreme learning machine to improve the forecasting ability.
Finally, the results of all the components are aggregated as the final forecasting result.
The extensive experiments reveal that the ICEEMDAN-GWO-MKELM can outperform several state-of-the-art forecasting approaches in terms of some evaluation criteria, showing that the ICEEMDAN-GWO-MKELM is very effective for STLF.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Taiyong& Qian, Zijie& He, Ting. 2020. Short-Term Load Forecasting with Improved CEEMDAN and GWO-Based Multiple Kernel ELM. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139877
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Taiyong…[et al.]. Short-Term Load Forecasting with Improved CEEMDAN and GWO-Based Multiple Kernel ELM. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139877
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Taiyong& Qian, Zijie& He, Ting. Short-Term Load Forecasting with Improved CEEMDAN and GWO-Based Multiple Kernel ELM. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139877
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139877
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