基于à Trous小波变换与多核SVM的电力短期负荷预测方法

• 作者: 吴月红
• 来源期刊: 华东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 à Trous小波变换 多核支持向量机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 1832-1836
• 页数: 5页
• 分类号: TM714
• 字数: 4284字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于à Trous小波变换与多核SVM的电力短期负荷预测方法.应用à Trous小波变换将负荷时间序列分解为近似分量和细节分量,并选择不同尺度核的SVM对分解后的数据进行预测,然后将预测后的数据进行合成,得到多尺度负荷预测结果.运用该方法对实际负荷数据进行了1步预测和2步预测,数据实验表明,最大的RMSE误差为1.82,与标准BP神经网络相比,文中所提方法具有更高的预测精度和更好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴月红		3	4	1.0	2.0