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基于小波神经网络的短期电能负荷预测方法研究的中期报告
中期报告：
研究背景与意义：
电能负荷预测是电力系统运行和规划的重要问题之一，准确预测负荷变化能够提高电力系统的运行效率，优化电力资源配置，降低能源消耗和污染排放。目前，已有很多短期负荷预测方法应用于电力系统，但是大部分方法采用的是传统的预测模型，难以处理负荷的非线性和非平稳特性，同时忽视了时间序列之间的相关关系，导致预测结果准确性不高。为了提高短期电能负荷预测的准确性，本研究提出了一种基于小波神经网络模型的预测方法，以解决传统方法存在的问题。
研究内容：
本研究采用小波变换作为预处理方法，对电能负荷时间序列进行信号降噪和去趋势处理，获得干净的信号后，将处理后的信号输入给BP神经网络进行训练预测。同时，本研究还设计了一种改进的BP神经网络结构，即增加一个反向传播神经网络来优化预测模型，使其更加准确地预测短期负荷变化。本研究的具体流程包括以下几个步骤：
1.收集电能负荷数据并进行预处理，包括去趋势、降噪和小波变换；
2.根据预处理后的数据建立小波神经网络模型；
3.设计一种改进的反向传播神经网络来优化预测模型；
4.使用建立的模型进行电能负荷预测，验证预测结果的准确性。
研究成果与预期：
本研究预期可以提高短期电能负荷预测的准确度，解决传统方法中存在的问题。具体来说，本研究的预期成果包括以下几个方面：
1.建立基于小波神经网络模型的电能负荷预测方法；
2.设计一种改进的反向传播神经网络结构来提高预测模型的准确性；
3.验证所建立的预测模型在实际预测中的可行性和准确性。
目前研究进展：
目前，本研究已完成了对电能负荷数据的预处理，包括去趋势、降噪和小波变换。同时，已经建立了小波神经网络模型，并进行了BP神经网络的训练和预测。接下来，本研究将继续优化改进反向传播神经网络结构，并进行模型的评估和验证，评估预测结果的准确性和可行性。