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基于小波分析的月度负荷组合预测
被引:42
作者
:
姚李孝
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机构:
西安理工大学电力工程系
西安理工大学电力工程系
姚李孝
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机构:
刘学琴
[
2
]
机构
:
[1]
西安理工大学电力工程系
[2]
保定电力职业技术学院电气工程系
来源
:
电网技术
|
2007年
/ 19期
关键词
:
月负荷预测;
小波分析;
BP神经网络;
灰色预测;
D O I
:
10.13335/j.1000-3673.pst.2007.19.004
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
:
080802 ;
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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基于DFT灰色预测理论在日电量负荷预测中的应用
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基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测
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基于子波变换序列的人工神经网络组合预测
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基于DFT灰色预测理论在日电量负荷预测中的应用
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彭茂君
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彭茂君
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电力自动化设备,
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基于小波的灰色预测理论在水电机组故障预测中的应用
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程宝清
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华南理工大学电力学院,华南理工大学电力学院,华南理工大学电力学院广东省广州市,广东省广州市,广东省广州市
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韩凤琴
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桂中华
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基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测
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西安理工大学自动化与信息工程学院
杨延西
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刘丁
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刘丁
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电网技术,
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基于小波分析的短期电价ARIMA预测方法
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周明
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倪以信
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基于最优可信度的月度负荷综合最优灰色神经网络预测模型
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电网技术,
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徐军华
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四川大学电气信息学院
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刘天琪
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四川大学电气信息学院
刘天琪
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小波分析方法在电力系统短期负荷预测中的应用
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宋超
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浙江大学电力经济及信息化研究所,浙江大学电力经济及信息化研究所,浙江大学电力经济及信息化研究所杭州,杭州,杭州
宋超
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黄民翔
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叶剑斌
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浙江大学电力经济及信息化研究所,浙江大学电力经济及信息化研究所,浙江大学电力经济及信息化研究所杭州,杭州,杭州
叶剑斌
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小波分析及其在日流量过程随机模拟中的应用
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王文圣
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王文圣
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四川大学水利水电工程学院!四川成都
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四川大学水利水电工程学院!四川成都
丁晶
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水利学报,
2000,
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基于子波变换序列的人工神经网络组合预测
[J].
李贤彬
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四川大学物理系
李贤彬
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丁晶
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四川大学物理系
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李后强
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四川大学物理系
李后强
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水利学报,
1999,
(02)
:3
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小波分析及其应用.[M].孙延奎编著;.机械工业出版社.2005,
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