基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测

• 作者: 刘天琪 徐军华
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 小波分析 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TM715|TM734
• 字数: 1895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2004.08.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘天琪	四川大学电气信息学院	236	3227	28.0	47.0
2	徐军华	四川大学电气信息学院	1	142	1.0	1.0