作者：刘达; 孙堃; 黄晗经验模式分解随机森林支持向量机月度负荷预测
摘要：准确的负荷预测是电力市场稳定运行的关键。2017年实施偏差电量考核给售电公司带来了极大的挑战。可再生能源和新能源的接入需要高精度的负荷预测。利用集合经验模态分解（EEMD）算法将全社会用电增速序列分解为6个子序列，将子序列组合成高、中、低频分量序列，再对中、低频分量用随机森林（RF）法选取最优参数构建模型，将分量预测结果相加重构成最终预测结果。并与RF、支持向量机（SVM）和EEMD—SVM的实验误差进行了对比，结果表明本文所构建模型的预测精度要优于对比模型，同时验证了该方法在月度负荷预测方面的有效性和可行性。
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