基于二维小波变换的短期负荷预测

• 作者: 肖先勇 葛嘉
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 随机性与周期性 二维小波变换 最小二乘支持向量机 负荷分解与重构 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 38-41,83
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6954.2007.03.011

摘要

根据电力负荷的周期性与随机性,提出了基于二维小波变换和最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测方法.首先构造负荷序列二维矩阵,利用二维小波变换将负荷矩阵分解为基荷低频、每天变化的高频、每个时刻变化的高频、随机干扰四个分量,根据重构后负荷分量的特点,构造不同的最小二乘支持向量机模型进行预测;最后将预测后的数据进行叠加得到预测结果.实际预测结果表明该方法具有较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	肖先勇	四川大学电气信息学院	223	2612	27.0	42.0
2	葛嘉	四川大学电气信息学院	2	65	2.0	2.0