基于小波变换支持向量机的负荷预测程序

资 源 简 介

基于小波变换支持向量机的负荷预测程序

详 情 说 明

基于小波变换支持向量机的负荷预测程序结合了信号处理和机器学习技术，适用于电力系统中的短期负荷预测任务。该方法的优势在于能够有效处理负荷数据中的非线性和非平稳特征。

程序的核心思路可分为三个关键阶段：首先通过小波变换对原始负荷数据进行分解，将复杂信号分离为不同频率的子信号，从而提取出更具规律性的特征分量；然后针对各分量分别构建支持向量机回归模型，利用其处理小样本和高维数据的优势进行训练；最后将各分量的预测结果通过小波重构得到最终预测值。

这种混合模型充分发挥了小波变换在时频局部化分析方面的特长，同时避免了传统单一模型在负荷突变时段预测精度下降的问题。实际应用中需注意小波基函数的选择、分解层数的确定以及支持向量机核函数的参数优化等关键环节。

对于电力系统调度部门而言，该预测方法能显著提升短期负荷预测的准确性，特别是在处理节假日或极端天气等特殊时段的负荷波动时表现出更强的鲁棒性。