陕西电力
陝西電力
협서전력
SHAANXI ELECTRIC POWER
2014年
11期
56-60
,共5页
负荷频谱%小波神经网络%负荷预测%电力系统
負荷頻譜%小波神經網絡%負荷預測%電力繫統
부하빈보%소파신경망락%부하예측%전력계통
spectrum of load%WNN%load forecasting%power system
电力系统短期负荷具有非常大的不确定性,而其日负荷信号的频谱具有连续变化的特性.从信号频谱分析角度,对日负荷信息进行建模分析,并通过小波变换,将日负荷数据分解为不同尺度上的投影子序列,用子序列作为小波神经网络的训练样本,然后用训练好的神经网络模型对电力系统的短期负荷进行预测.在Matlab仿真软件中,采用某市某线路的某日负荷数据对算法进行仿真验证,取得了较好的预测结果.
電力繫統短期負荷具有非常大的不確定性,而其日負荷信號的頻譜具有連續變化的特性.從信號頻譜分析角度,對日負荷信息進行建模分析,併通過小波變換,將日負荷數據分解為不同呎度上的投影子序列,用子序列作為小波神經網絡的訓練樣本,然後用訓練好的神經網絡模型對電力繫統的短期負荷進行預測.在Matlab倣真軟件中,採用某市某線路的某日負荷數據對算法進行倣真驗證,取得瞭較好的預測結果.
전력계통단기부하구유비상대적불학정성,이기일부하신호적빈보구유련속변화적특성.종신호빈보분석각도,대일부하신식진행건모분석,병통과소파변환,장일부하수거분해위불동척도상적투영자서렬,용자서렬작위소파신경망락적훈련양본,연후용훈련호적신경망락모형대전력계통적단기부하진행예측.재Matlab방진연건중,채용모시모선로적모일부하수거대산법진행방진험증,취득료교호적예측결과.
