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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中期报告
本研究是基于相似日选取的小波极限学习机短期负荷预测模型的中期报告。本报告将分为研究背景、研究方法、研究结果和未来工作四部分进行介绍。
一、研究背景
电力系统中负荷预测一直是电力市场和电力生产经营决策的基础，也是可靠供电和用电安全的重要组成部分。精准地预测负荷需求、研究负荷变化规律和影响因素，有助于加强电力市场供需平衡，提高电力系统运行效率和可靠性。近年来，随着电力系统的日益复杂和电力需求的不断增长，短期负荷预测面临着更高的要求和更大的挑战。
本研究选取小波极限学习机作为预测模型，对负荷预测进行研究，通过相似日选取方法预测电力负荷的短期变化。其核心在于，对于相邻两日，先对二者的历史电力负荷数据进行小波分解，然后从中选出最相似的N天（N为奇数），作为待预测日的相似日集合。最后，将待预测日的相似日的负荷数据进行加权平均，即可得到待预测日的负荷预测值。
二、研究方法
（1）数据采集
本研究以中国289个城市中的济南市电力负荷数据为研究对象，数据来源为中国国家电网公司公开发布的历史数据。
（2）小波分析
将所选城市的电力负荷数据分解为若干个小波分量，分别采用db4小波基函数，10级小波分解，得到10个小波分量。
（3）相似日选取方法
对于待预测日i，通过计算与历史N天最相似的一组N天的权重系数，将它们的电力负荷数据进行加权平均。其中，相似日的选取是基于描述历史电量的10个小波分量之间的相似度，采用欧氏距离得到最相似的N天。
（4）小波极限学习机的预测
最后使用小波极限学习机对预测模型进行训练和预测。
三、研究结果
经过实验研究，本研究提出的相似日选取的小波极限学习机预测模型能够较好地适应济南市电力负荷数据的短期变化趋势。在实际预测中能够达到较高的预测精度和稳定性，具有一定的实际应用价值。
四、未来工作
未来的研究工作可以探索如何通过引入更多的因素和更加精细的分析，进一步提高负荷预测的精确程度和稳定性，同时还可以拓展到其他时间尺度的负荷预测领域。