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模型，在短期电力负荷预测中表现出良好的性能。该方法能够有效处理电力负荷数据中的非线性特征和时变特性，提高预测精度。

在短期电力负荷预测任务中，小波神经网络的关键优势在于：

数据预处理与特征提取 小波变换能够对负荷数据进行多尺度分解，将原始信号分解为不同频段的子信号，从而提取出关键特征。高频部分通常反映负荷的随机波动，低频部分则对应整体趋势，这些分解后的信号更容易被神经网络学习。

神经网络建模 采用BP神经网络或其他深度学习结构（如LSTM）对分解后的信号进行训练。网络的输入通常是归一化后的历史电力负荷数据，可能还包括气象因素、日期类型等影响因子。数据归一化可以提高训练效率，避免因量纲不同带来的计算问题。

预测与重构 网络训练完成后，预测时同样需要对输入数据进行小波分解，将分解后的分量输入神经网络，最后将各子信号的预测结果进行小波逆变换，还原成最终的负荷预测值。

该方法适用于电力系统的短期（如小时级或日级）负荷预测，能够应对负荷数据的非平稳性和突变特性，相比于传统方法具有更高的鲁棒性和准确性。

（注：程序实现通常包括小波分解模块、神经网络构建模块、训练优化模块等，但具体代码不在本文讨论范围内。）