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基于相似日选取的小波极限学习机短期负荷预测模型研究的任务书
一、项目背景与意义
电力系统中的负荷预测是电网调度、经济运行和安全稳定运行的重要基础。随着中国能源供给侧改革和新能源发展的加速推进，电力系统中负荷预测面临的挑战也越来越大，必须不断优化负荷预测技术，提高预测精度，以保障电力供需平衡和电网的安全稳定运行。因此，开展小波极限学习机短期负荷预测模型研究，对提高负荷预测精度、优化电网调度、降低能源消耗具有重要意义。
二、研究内容及方法
1.研究内容
1）对电力系统中负荷预测的基本方法进行分析和归纳，总结目前负荷预测存在的问题。
2）利用小波分析进行数据处理，提取出负荷数据的特征及规律。
3）结合极限学习机理论，构建基于相似日选取的小波极限学习机短期负荷预测模型。
4）运用MATLAB等工具进行负荷数据分析，对模型进行仿真实验，验证模型的预测精确度。
5）通过对模型的改进和优化，进一步提高模型的预测精度。
2.研究方法
本项目将利用小波分析对负荷数据进行处理，以提取出数据的特征及规律。由此，结合极限学习机理论，建立基于相似日选取的小波极限学习机短期负荷预测模型，以对电力系统中负荷的短期预测做出较为精准的预测。模型将通过对数据准确性的验证和优化，不断提高其预测精确度。
三、项目计划和进度
1.项目计划
1）前期调研阶段：对电力系统中负荷预测的基本方法进行分析和归纳，总结目前负荷预测存在的问题。
2）数据处理阶段：利用小波分析等技术对负荷数据进行处理，提取数据的特征和规律。
3）模型建立阶段：结合极限学习机理论，建立基于相似日选取的小波极限学习机短期负荷预测模型。
4）模型验证阶段：对模型进行仿真实验，验证模型的预测精确度。
5）模型改进阶段：根据模型验证结果，进一步优化模型，提高其预测精确度。
2.项目进度
1）前期调研阶段：2022年1月1日-2022年1月31日。
2）数据处理阶段：2022年2月1日-2022年2月28日。
3）模型建立阶段：2022年3月1日-2022年4月30日。
4）模型验证阶段：2022年5月1日-2022年6月30日。
5）模型改进阶段：2022年7月1日-2022年8月31日。
四、项目预期成果
1.本项目将完成对电力系统中负荷预测方法的归纳和分析，总结负荷预测存在的问题。
2.利用小波分析处理负荷数据，提取数据的特征和规律，建立基于相似日选取的小波极限学习机短期负荷预测模型。
3.对模型进行仿真实验，验证模型的预测精确度，进一步改进和优化模型。
4.提高负荷预测的准确性，为电网调度提供有力支撑，促进电力行业可持续发展。