小波神经网络进行短期电力负荷预测

资 源 简 介

小波神经网络进行短期电力负荷预测

详 情 说 明

小波神经网络是一种融合小波分析与神经网络优势的智能算法，在短期电力负荷预测领域展现出独特价值。其核心思想是将传统神经网络的激活函数替换为小波函数，通过小波变换的时频局部化特性，更好地捕捉电力负荷序列的非平稳特征。

在实现过程中，首先需要对原始负荷数据进行预处理，包括异常值处理、缺失值填补和归一化操作。随后利用小波分解将负荷序列分解为不同频率的子序列，这些子序列通常包含趋势分量和高频细节分量。这种多尺度分解能有效分离负荷数据中的确定性和随机性成分。

网络结构设计通常采用三层前馈架构，输入层节点对应历史负荷数据的时间窗口长度，隐含层采用Morlet或Mexican Hat等小波函数作为激活函数。输出层则为单节点结构，对应预测时刻的负荷值。训练过程采用误差反向传播算法，但需特别注意小波基函数参数的初始化策略。

与传统BP神经网络相比，该方法具有两大优势：一是小波变换的多分辨率特性能够有效提取负荷数据的局部特征；二是小波函数的紧支撑性使网络具备更强的泛化能力。实际应用中通常能获得比单一模型更稳定的预测效果。

在MATLAB实现时，关键步骤包括构造小波神经网络对象、配置训练参数以及设计交叉验证方案。需要注意的是，小波分解层数的选择需要平衡计算复杂度和预测精度，通常通过实验确定最优分解尺度。预测结果还需结合后处理模块进行反归一化得到最终负荷值。