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基于小波包分析的短期负荷预测研究的任务书
任务书
1.研究背景
短期负荷预测是电力系统运行中一个非常重要的问题，主要目的是预测未来一段时间内的电力负荷，以便于对电力系统进行调度和控制。短期负荷预测能够对电力系统的安全运行和发电成本进行有效的优化，并且能够提高电力系统的可靠性和经济性。然而，短期负荷预测的准确性对预测结果的应用和电力系统的运行至关重要。
小波包分析是一种在信号处理中广泛应用的技术，它能够对信号进行多分辨率分析，从而更好地了解信号的局部与整体特性。在电力负荷预测中，小波包分析能够提取出负荷信号中的趋势、季节性和波动等特征，从而更好地进行预测。
2.研究内容
本研究的主要内容是基于小波包分析的短期负荷预测研究。具体研究内容如下：
2.1数据采集
使用负荷传感器采集电力负荷数据，并建立一个可靠的数据库。数据采集应该覆盖多种不同的天气条件和时间段，以充分反映负荷的变化规律。
2.2数据预处理
对采集到的原始数据进行筛选、清洗和预处理，以去除异常值并保留负荷数据的有效信息。预处理后的负荷数据应具有良好的稳定性和可靠性，符合研究需要。
2.3小波包分析
利用小波包分析对负荷数据进行多分辨率分析，提取出负荷信号中的局部和整体特征，包括趋势、季节性和波动等信息。
2.4建立预测模型
基于小波包分析提取的特征信息，采用适当的预测方法建立负荷预测模型。常用的预测模型包括基于统计学方法的ARIMA模型、基于机器学习的神经网络模型等。
2.5模型评价
对建立的负荷预测模型进行评价，包括预测精度、稳定性、可靠性等指标的评价。通过模型评价，提出进一步改进和优化的建议。
3.研究意义
本研究的意义在于：
（1）通过对负荷数据的小波包分析和预测分析，增强了对电力负荷的理解和认识，达到更好的预测结果；
（2）提高了电力系统运行的安全性和可靠性，同时降低了发电成本；
（3）对相关领域的负荷预测研究具有一定的参考意义和借鉴价值。
4.研究进度和计划
本研究拟计划于2022年开始，预计为期两年完成。具体的研究进度和计划如下：
年份|工作内容
2022年|数据采集和预处理
2023年|小波包分析和建立预测模型
2024年|模型评价和总结结论
5.研究团队和预算
本研究团队由主要研究人员和协助研究人员组成，研究人员应具有相关的领域知识和科研经验。研究经费预计为50万元，主要用于设备采购、实验费用和人员薪酬等方面。
6.参考文献
[1]BianQiang,GaoJinyue.Short-termloadforecastingusingwaveletdecompositionandsupportvectorregression.IEEETransactionsonPowerSystems,2012,27(1):299-306.
[2]HuangB,LiH,WangX,etal.Short-termloadforecastingoftransmissionsystembasedonimprovedwaveletneuralnetwork.PowerandEnergyEngineeringConference,IEEE,2009:1-4.