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建筑电气
BUILDING
2024年第4期ELECTRICITY
HKHV
基于VMD-GWOI的企业能耗预测研究
樊树强万俊杰(安科瑞电气股份有限公司,上海市201801)
ResearchonthePredictionofEnterpriseEnergyConsumption
BasedonVMD-GWO-HKELM
FANShuqiangWANJunjie(AcrelElectricCo.,Ltd.,Shanghai201801,China)
Abstract:Energyisthefunction;polynomialkernelfunction
consumptionpredictioni
ofaneofthe
majorconcernenterpriseandisone
importanttasksforanenterprisetoestablishanenergy摘要:能耗预测是企业关注的重点,对于企业
consumptionmanagementandcontrolplatform,which保障用能安全稳定有重大作用,是企业建立能耗管控
playsasignificantroleinensuringsafeandstable平台的重要任务之一。为完善企业能耗管控平台并且
energyconsumption.Anenergyconsumptionprediction高效准确地进行企业能耗预测,提出一种基于变分模
modelofoptimizedhybridkernelextremelearning态分解(VMD)与灰狼算法(CWO)优化混合核极限
machine(HKELM)
isproposedbasedonvariational学习机(HKELM)的能耗预测模型。首先利用VMD
modedecomposition(VMD)andgreywolfoptimizer
对能耗数据序列进行分解,获得具有不同特征规律的
(CWO).First,VMDisemployedtodecomposeenergy子序列,以降低能耗原始数据的随机性;然后,结合
consumptiondatasequenceandobtainsub-sequences高斯核函数和多项式核函数构建更具有泛化能力的
withdifferentcharacteristicrules,soastoreducetheHKELM模型,同时针对HKELM模型中参数难以扶择
randomnessofrawdataofenergyconsumption.Then,的问题,采用GWO对其参数进行优化选择,并构建
GaussiankernelfunctionandpolynomialkernelfunctionCWO-HKELM模型;最后,将分解后的数据输入到
areadoptedtoestablishHKELMmodelwithalargerCWO-HKELM模型中,并将每个子序列的预测结果
the
generalizationability.Meanwhile,considering
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