基于小波變換的日負荷預測方法研究.pdf

1、電力系統(tǒng)日負荷預測是電網(wǎng)穩(wěn)定和安全運行的重要依據(jù),對改善電網(wǎng)的供電質(zhì)量,節(jié)約國家能源、降低發(fā)電企業(yè)的成本有重要意義。負荷預測結果的精度受到兩個方面的影響:一是歷史負荷數(shù)據(jù)的處理,二是預測模型的建立。原始負荷數(shù)據(jù)的處理目的在于對歷史數(shù)據(jù)進行查漏補缺、去偽存真。預測模型的選取是根據(jù)數(shù)據(jù)序列的特點選擇相適應的數(shù)學方法。因此,負荷預測工作一方面需要考慮歷史負荷數(shù)據(jù)的處理,另一方面還要考慮預測模型的選擇。
　　歷史數(shù)據(jù)的處理包括異常數(shù)據(jù)的處

2、理和數(shù)據(jù)延拓兩個方面,本文結合歷史負荷數(shù)據(jù)的特點,對歷史數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)進行了分類,并給出了相應的查找和處理方法;針對小波變換的邊界效應,通過分析歷史數(shù)據(jù)延拓的常用方法,本文采用差分補償數(shù)據(jù)延拓方法進行數(shù)據(jù)延拓。預測模型是建立在歷史負荷的變化規(guī)律的基礎上的,歷史負荷的規(guī)律性越明顯,預測結果越精確。小波變換(wavelet transform)是一種時域-頻域分析方法,在時域和頻域上同時具有良好的局部化性質(zhì),能將時間序列分解成頻率不相同、

3、能量相對集中、規(guī)律性比原負荷序列更明顯的子序列,基于小波變換子序列建立的預測模型可以更有效地提高負荷預測的精度。
　　本文對小波變換方法進行詳細的分析,通過比較選取Mallat算法對序列進行分解和重構,并給出了小波函數(shù)以及分解尺度的選取方法。歷史負荷序列是一個時間序列,本文選取為時間序列模型作為負荷預測模型,給出了幾種常用的時間序列模型及模型識別、參數(shù)估計和模型的校驗方法。本文最后設計開發(fā)了日負荷預測軟件系統(tǒng),介紹了軟件的系統(tǒng)結構