| 引用本文: | 石恒初,严正,黄涛,等.基于小波分析的短期电力负荷组合预测方法[J].电力系统保护与控制,2007,35(17):22-26. |
| ,et al.[J].Power System Protection and Control,2007,35(17):22-26 |
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| 为了提高电力系统短期负荷预测的精度，提出了基于小波分析的人工神经网络(ANN)和累积式自回归滑动平均(ARIMA)模型的组合预测方法。针对电力系统负荷具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点，首先利用小波变换对负荷序列进行小波分解与单支重构，得到各频段上的近似序列和细节序列。根据各序列的自身特点，将经奇异性检测后的数据分别采用相匹配的BP模型和ARIMA模型进行预测，最后将各负荷序列的预测结果加以组合得到最终的预测结果。经实际算例验证，该方法能够有效地提高预测精度。 |
| 关键词: 小波分析 人工神经网络 BP网络 ARIMA 短期负荷预测 组合预测 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2007.17.006 |
| 分类号: |
| 基金项目:国家自然科学基金重点项目（60474048；90612018） |
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,et al
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