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摘要:
针对电力系统月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的非线性特征,提出了一种基于小波变换的月负荷预测方法.通过小波变换把月负荷序列分解为多个频率成分的叠加,针对不同频率成分的不同特点采用不同的预测方法,最后将各频率成分的预测结果重构进而得到预测数据.该方法避免了考虑气候、政策等因素,仅利用电力负荷历史数据进行预测.实例结果表明采用该方法进行月负荷预测可以达到较高的精度.
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文献信息
篇名 基于小波分析的月度负荷组合预测
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 月负荷预测 小波分析 BP神经网络 灰色预测
年,卷(期) 2007,(19) 所属期刊栏目 电力市场
研究方向 页码范围 65-68
页数 4页 分类号 TM715
字数 2626字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姚李孝 西安理工大学电力工程系 92 1443 21.0 34.0
2 刘学琴 保定电力职业技术学院电气工程系 7 113 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
月负荷预测
小波分析
BP神经网络
灰色预测
研究起点
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期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
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39
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346228
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