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

小波神经网络是一种结合了小波变换和人工神经网络的混合预测模型，在短期电力负荷预测领域表现出色。这种方法的优势在于能够同时处理信号的时域和频域特征，有效捕捉电力负荷数据的非线性变化规律。

预测流程通常分为以下几个关键步骤：首先对原始电力负荷数据进行归一化预处理，将不同量纲的指标转化为统一标准。归一化处理有助于提高神经网络收敛速度和预测精度。接下来进行小波分解，采用适当的小波基函数将负荷数据分解为不同频带的子序列。常用的小波基包括Daubechies小波或Mallat算法等。

分解后的各频带分量分别作为神经网络的输入特征。神经网络结构通常采用前馈型网络，输入层节点数取决于特征维度，隐含层节点数需通过实验确定，输出层对应预测的负荷值。训练过程中采用反向传播算法调整网络权重，并结合正则化技术防止过拟合。

最终预测结果需要通过小波重构将各频带的预测值合成为完整输出。与传统单一神经网络相比，小波神经网络能够更好地处理负荷数据的突变特征，对节假日等特殊时段的预测效果提升尤为明显。实际应用时需要注意窗口大小的选择、小波分解层数等超参数优化。