基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的電力系統(tǒng)負荷預測.pdf

1、提高電力系統(tǒng)負荷預測的準確度既能增強電力系統(tǒng)運行的安全性，又能改善電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性。當前中期電力負荷預測的大部分方法多衍生于傳統(tǒng)的線性統(tǒng)計理論，由于電力負荷序列的復雜性和不確定性，難以獲得精確的預測負荷值。 小波神經(jīng)網(wǎng)絡是建立在小波理論基礎上的一種新型前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，具有許多優(yōu)良的特性。本文在綜述了國內(nèi)外電力系統(tǒng)負荷預測的研究現(xiàn)狀基礎上，對近幾年來發(fā)展迅速的與電力系統(tǒng)負荷預測相關(guān)的小波分析理論進行了研究。結(jié)合小波變換和傅立葉變

2、換在分析月電力負荷頻譜特性的基礎上，來確定小波函數(shù)及原始序列的小波分解層數(shù)。 給出了一種“分解-重構(gòu)-預測-綜合”小波神經(jīng)網(wǎng)絡電力系統(tǒng)負荷預測方法。通過小波變換將負荷序列分解并重構(gòu)到原始序列尺度上，得到與原始序列長度相同的不同頻段子序列，再對這些子序列分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測，將子序列預測結(jié)果綜合，得到最終的預測結(jié)果。該方法融合了小波分析良好的時頻局部化特性和神經(jīng)網(wǎng)絡非線性逼近的優(yōu)點，具有較強的逼近和預測能力。 通過實例