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基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测
被引:58
作者
:
徐军华
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机构:
四川大学电气信息学院
徐军华
刘天琪
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四川大学电气信息学院
刘天琪
机构
:
[1]
四川大学电气信息学院
[2]
四川大学电气信息学院 四川省 成都市
来源
:
电网技术
|
2004年
/ 08期
关键词
:
短期负荷预测;
小波分析;
人工神经网络;
D O I
:
10.13335/j.1000-3673.pst.2004.08.007
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
TM734 [电力系统调度自动化];
学科分类号
:
080802 ;
摘要
:
提出了一种基于小波分解和人工神经网络(ANN)的电力系统短期负荷预测方法。通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后综合得到负荷序列的最终预测结果。在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,并对其进行进一步细分,根据其子序列各自所具有的规律采用相应的预测方法;而ANN对于处理非线性及无法显示明确规律的问题具有优势。经实例验证,与传统方法相比该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力。
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ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH,
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Changwon Natl Univ, Dept Elect Engn, Chang Won 641773, South Korea
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ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH,
2002,
63
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