小波神经网络对短期电力负荷的预测

资 源 简 介

小波神经网络对短期电力负荷的预测

详 情 说 明

小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点，能够有效处理电力负荷数据中的非线性特征和时变特性，适用于短期电力负荷预测任务。

小波变换在数据处理阶段起到关键作用。通过小波分解，可以将电力负荷数据分解为不同频率的子信号，如高频细节分量和低频近似分量。高频部分通常包含噪声或随机波动，而低频部分则反映负荷的整体趋势。这种分解有助于神经网络更精准地提取特征，避免噪声干扰。

数据归一化是预处理的重要步骤。电力负荷数据通常具有不同的量纲和范围，归一化能够将输入数据统一到相同的尺度（如[0,1]或[-1,1]），防止某些特征对模型训练产生过大的影响，同时提高神经网络的收敛速度。

神经网络部分通常采用前馈神经网络或LSTM等结构。输入层接收归一化后的数据和小波分解后的子信号，隐藏层通过学习数据的非线性关系进行特征提取，输出层给出负荷预测结果。通过反向传播算法优化网络权重，使预测误差最小化。

训练过程中，可以采用交叉验证或滑动窗口法划分数据集，确保模型的泛化能力。最终的小波神经网络能够在短期预测中准确捕捉负荷变化趋势，适用于电力系统调度和优化。