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申请/专利权人：三峡大学
摘要：基于二次模态分解与XGBoost的架空线路载流量预测方法，首先采用完全集合经验模态分解算法预处理架空线路载流量的气象因子时间序列，包括风速、环境温度和日照辐射强度；然后基于变分模态分解算法二次处理完全集合经验模态分解的高频分量；接着，采用集成学习XGBoost模型对各类气象因子进行预测，旨在克服单一预测模型泛化性与鲁棒性不足的局限；最后，将各类气象因子的预测值代入热平衡方程，计算得到架空线路载流量的预测值。本发明可准确捕捉各类气象因子及其所得载流量的变化趋势，能够为电网调度部分确定线路的载流裕度提供可靠且直接的依据，继而缓解因输送通道受限而导致的电力短缺、新能源消纳不足等问题。
主权项：1.基于二次模态分解与XGBoost的架空线路载流量预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采用完全集合经验模态分解算法预处理架空线路载流量的气象因子时间序列；步骤2：基于变分模态分解算法二次处理完全集合经验模态分解的高频分量；步骤3：采用集成学习XGBoost模型对各类气象因子进行预测；步骤4：基于热平衡方程求解架空线路载流量的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 基于二次模态分解与XGBoost的架空线路载流量预测方法
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