采用小波神经网络进行电力负荷预测

资 源 简 介

采用小波神经网络进行电力负荷预测

详 情 说 明

小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）是一种结合小波变换和人工神经网络优势的混合模型，在电力负荷预测中展现出卓越的性能。电力负荷数据具有非线性、非平稳性的特点，而小波神经网络能够通过小波变换有效提取数据的时频特征，同时利用神经网络的非线性拟合能力进行精准预测。

在具体实现中，wnne作为主程序承担了整体的预测流程。首先，通过小波变换对原始电力负荷数据进行分解，将时间序列信号分解为不同频带的子信号，这有助于捕捉负荷数据的局部特征和周期性变化。随后，将这些分解后的信号作为神经网络的输入，利用神经网络的自适应学习能力建立预测模型。神经网络的训练过程通常采用梯度下降或其改进算法来优化权重，以减少预测误差。

小波神经网络的优势在于其多分辨率分析能力，能够同时处理信号的高频和低频成分，从而更准确地反映电力负荷的复杂变化规律。此外，该模型对噪声具有一定的鲁棒性，能够有效降低数据中的随机干扰对预测结果的影响。

在实际应用中，还可以结合其他优化策略，如引入遗传算法或粒子群优化算法来优化神经网络的初始权重和结构参数，进一步提升预测精度。电力负荷预测的准确性对于电网调度和能源管理至关重要，小波神经网络因其优异的性能在该领域得到了广泛应用。