小波CWT-MLP网络预测负荷方法改进

• 作者: 徐腾飞 许春安
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 MLP神经网络 电价因子 电力负荷预测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 143-147
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 3962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182022

摘要

为提高对短期负荷的预测精度,提出基于小波变换,并加入电价因子构建MLP神经网络对负荷进行短期预测的方法.首先通过小波变换将原始负荷、电价序列进行分解,得到高、低频率的时间序列带;其次分别利用高频、低频电价序列对高频、低频负荷序列进行MLP神经网络训练与预测;最后,将预测的高频、低频负荷值通过小波变换,重构完整的负荷预测值.采用美国电力联盟实例对该方法进行验证,并与含电价因子的MLP网络预测法、经典MLP网络预测法,以及不含电价因子的CWT-MLP网络预测法预测效果进行比较.结果证明,含有电价因子,并结合小波与MLP神经网络构建的模型能够丰富数据信息,提高负荷预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐腾飞	上海理工大学管理学院	2	0	0.0	0.0
2	许春安	上海理工大学管理学院	3	4	2.0	2.0