【2016电工杯A题资料】小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是电网调度和能源管理的关键环节，其准确性直接影响发电计划制定和经济运行。传统方法如时间序列分析和回归模型在面对非线性、波动性负荷时表现有限。

小波模糊神经网络（WFNN）作为混合智能算法，结合了小波分析、模糊逻辑和神经网络的互补优势： 小波变换通过多分辨率分析分解负荷信号，有效提取不同时间尺度的特征分量，解决数据非平稳性问题。 模糊系统处理负荷预测中的不确定性因素（如天气、节假日），通过隶属度函数量化模糊规则。 神经网络作为自适应学习框架，通过反向传播优化小波基参数与模糊规则权重，提升模型泛化能力。

典型应用流程包括：数据预处理（缺失值填补、归一化）、小波分解高频/低频分量、模糊规则库构建、神经网络训练及预测结果重构。相比单一模型，WFNN在突变负荷（如极端天气）场景下误差降低约15-30%，但需注意训练样本量不足时可能出现过拟合问题。

未来改进方向可聚焦于深度学习融合（如LSTM增强时序建模）或考虑分布式能源接入对负荷模式的影响。