基于小波和神经网络的电力系统短期负荷预测的中期报告.docx

基于小波和神经网络的电力系统短期负荷预测的中期报告
中期报告
一、研究背景和意义
电力系统短期负荷预测是电力调度、电力市场分析和能源规划的基础，精准的短期负荷预测能够有效地提高电力系统的运行效率和经济性。目前，常用的负荷预测方法主要有时间序列分析法、回归分析法、灰色模型法等，但由于电力系统的复杂性和不确定性，这些传统方法在负荷预测精度和鲁棒性方面存在一定的局限性。因此，利用新型的数据挖掘技术如小波分析和神经网络的方法进行短期负荷预测具有重要的研究意义和应用价值。
二、研究内容和方法
本研究采用小波分析和神经网络相结合的方法，对电力系统的负荷进行预测。具体步骤如下：
1.数据预处理：对原始负荷数据进行数据清洗和特征提取，包括时间序列分解、小波分解等操作，从中提取相关特征。
2.建立神经网络模型：根据预处理后的数据构建神经网络模型，采用最小二乘法对模型进行训练，得到最优的神经网络模型。
3.进行负荷预测：将最优神经网络模型应用于新数据，进行负荷预测。
三、目前进展
目前，我们已完成数据预处理和特征提取，在负荷数据中提取了一些相关特征，包括趋势特征、季节特征、工作日特征等。同时，我们也构建了小波分析和神经网络模型，使用遗传算法优化了模型的参数。
接下来的研究将主要针对神经网络模型的训练和负荷预测进行进一步的优化和改进，以提高预测精度和鲁棒性。同时，我们还将加强模型的可解释性和实用性，并开发相关的软件工具，方便电力行业人员使用和管理。
四、未来计划
1.深入研究神经网络模型的训练算法和优化方法，提高模型鲁棒性和负荷预测精度。
2.优化模型的可解释性和实用性，使其更易于应用于实际电力系统中。
3.提供相应的软件工具和技术支持，为电力行业的负荷预测提供技术支持和决策参考。
五、参考文献
1.ZhangX.,LiB.,ZhangY.,etal.Short-termloadforecastingusingwaveletpacketdecompositionandrecurrentneuralnetworks[J].AppliedMathematicalModelling,2013,37(12):7381-7390.
2.OyedotunO.K.,OlokeD.,AweleJegedeS.,etal.Short-termloadforecastingusingwavelettransformandartificialneuralnetworktechniques[J].JournalofKingSaudUniversity-EngineeringSciences,2015,28(3):243-252.
3.GaoH.,ChenX.,WangJ.,etal.Short-termloadforecastingusingwaveletpackettransformandsupportvectorregression[J].EnergyConversionandManagement,2016,124:586-597.