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小波变换与神经网络的混合模型，特别适用于短期电力负荷预测这类非平稳时间序列问题。该模型的核心优势在于能够同时捕捉负荷数据的全局特征和局部突变特性。

在数据处理阶段，输入数据需进行归一化处理，通常将原始负荷值映射到[0,1]或[-1,1]区间。这种预处理不仅能加速神经网络收敛，还能避免不同量纲特征对模型的影响。

小波程序负责关键的特征提取工作： 通过多尺度小波分解，将负荷序列拆解为不同频带的子序列 高频分量反映短期波动（如天气突变影响） 低频分量表征长期趋势（如昼夜周期规律）

神经网络程序通常采用三层前馈结构： 输入层接收小波系数和历史特征（温度、日期类型等） 隐含层通过Sigmoid等激活函数进行非线性映射 输出层给出未来24/48小时的负荷预测值

模型训练时需注意：小波基函数的选择（Daubechies、Morlet等）直接影响特征提取效果，而神经网络隐层节点数需要通过交叉验证确定。实际应用中，建议采用滑动窗口机制更新训练数据，并引入正则化技术防止过拟合。

这种混合方法相比传统ARIMA或单一神经网络，在预测精度和鲁棒性上均有显著提升，尤其能有效应对节假日等负荷突变场景。