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🎉作者研究：🏅🏅🏅主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️

📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

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目录

1 概述

2 数学模型 

3 运行结果

 4 结论

5 参考文献

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1 概述

近年来，数学理论和现代计算的发展有利于电力消耗预测模型的不断改进，包括经济模型、综合分析模型和分类预测模型。经济模型包括计量经济学方法、回归分析方法和灰色预测方法。综合分析模型包括电弹性系数法、类比法和平均增长率法。分类预测模型包括分行业预测法、大用户综合分析法和次区域预测法。基于机器学习和优化理论的混合预测分析方法在长期和短期用电量预测中都取得了良好的效果。

近年来，电力行业对社会和经济发展的重要性日益增加。对于电力工业业务的可持续性，可以使用准确的用电预测模型来调整电力的生产和消耗模式，还可以支持能源政策决策，如负荷单元承诺，工厂运行安全和经济负荷调度。利用电力消费数据研究电力生产和消费模式有助于确定电力经济发展的调节。本文结合多种机器学习方法（经验模态分解（EMD）方法、支持向量回归（SVR）模型、粒子群优化（PSO）算法）、热反应动力学理论和计量经济学模型（AR-GARCH模型），开发了一种新的混合预测模型，即EMD-SVR-PSO-AR-GARCH模型，用于预测电力消耗。它对电力使用和消费经济行为采取了新的视角。利用来自新南威尔士州（NSW，Australia）市场的用电量数据，开发的模型用于预测用电量。然后，利用纳什均衡和波特五力模型分析复杂的用电和消费经济行为，确定电力的调节和经济发展，支撑电力的可持续发展。

本文基于特征选择的支持向量回归（FS-SVR）框架，包含四种特征选择策略（离散粒子群优化（DPSO），布尔粒子群优化（BPSO），遗传算法（GA）和修正离散粒子群优化（MDPSO）），用于一步一步的电力预测。此外，反向传播神经网络模型（BPNN）和MDPSO-BPNN用于与SVR和MDPSO-SVR的比较分析。

2 数学模型 

     

详细数学模型见第4部分。

3 运行结果

 

 4 结论

本文为一种混合了EMD方法、基于SVR的模型和AR-GARCH模型的新型预测模型，以很好地处理用电量数据序列的非线性和随机性。首先，使用 EMD 方法将一个原始的用电序列分解为几个本征分量（本征模态函数）和一个残差，以减少序列受其他复杂因素影响的波动性。然后，将带有PSO算法的SVR模型和AR-GARCH模型应用于高频分量、低频分量和残差，建立关联回归模型。这些模型进行了优化。最后，通过对使用每个优化模型预测的值求和来获得电力消耗的预测。实验结果表明，所提出的 EMD-SVR-PSO-AR-GARCH 模型在预测精度指标 MAE、RMSE 和马佩。因此，所提出的模型对于预测用电量是有效、高效和实用的。

5 参考文献

部分理论引用网络文献，若有侵权请联系博主删除。 

[1]朱诗奇.深度学习在电力负荷预测中的应用[J].产业与科技论坛,2022,21(14):42-44.

[2]金丽丽.基于GRA-SSA-BP神经网络的电力负荷预测方法[J].红水河,2022,41(03):92-96.

[3]Abdoos, A., Hemmati, M., & Abdoos, A. A. (2015). Short term load forecasting using a
hybrid intelligent method. Knowledge-Based Systems, 76, 139–147.

[4]Ahmad, T., & Chen, H. (2018). Utility companies strategy for short-term energy demand
forecasting using machine learning based models. Sustainable Cities and Society, 39,
401–417