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基于HHT的短期电力负荷预测研究的任务书
任务书：基于HHT的短期电力负荷预测研究
一、研究背景和意义
随着电力市场交易的迅速发展和技术的不断提升，电力负荷预测在电力市场调度、电力安全运行、变电站规划等方面起着重要的作用。而短期电力负荷预测是电力市场运营中的重要环节，对于电力企业对确定性供电、优化市场分配及设备调度具有重要意义。
传统的短期电力负荷预测模型主要基于时间序列分析或者回归分析等方法，难以完全捕捉负荷特征变化与非线性的影响关系。与之相比，HilbertHuang变换（HHT）可以有效地分解信号，从而提取出数据中的短程非平稳和非线性特征。HHT在很多领域都取得了良好的效果，如声波信号处理、图像处理、金融市场预测等。因此，在电力负荷分析中应用HHT技术来提高预测的精度，具有很大的潜力和实用性。
二、研究内容和方法
本研究拟采用HHT技术，结合神经网络模型（NN），实现短期电力负荷预测，主要包括以下内容和方法：
1.数据的获取和预处理
本研究将收集一定时间内的电力负荷历史数据，并进行预处理，如对数据进行清洗、规范化等，以保证数据的准确性和可靠性。
2.HHT分析
本研究将采用HHT对电力负荷历史数据进行分解，提取负荷波动的不同尺度和频率成分，并对结果进行可视化。
3.特征提取
通过对HHT分析结果的进一步处理和分析，提取出与负荷波动有关的相关特征，如负荷趋势、周期性波动、非周期性波动等。
4.神经网络模型
本研究将采用神经网络模型来建立短期电力负荷预测模型，并将特征数据集导入到模型中作为模型的输入参数。
5.预测结果验证
本研究将采用其他传统的预测模型，如时间序列模型、回归模型等来比较分析实验结果，并对结果进行评估和验证。
三、预期目标和成果
本研究旨在通过HHT技术和神经网络模型，提高短期电力负荷预测的精度和准确性，主要目标和预期成果如下：
1.实现对电力负荷历史数据的HHT分解和特征提取，并得到有关负荷波动的各项特征。
2.建立神经网络模型，并将特征数据集导入到模型中进行训练和预测，同时评估和验证模型的效果。
3.比较分析实验结果，验证HHT和神经网络模型的预测效果与传统模型的差异，提出可行的优化方案。
4.通过实验结果的验证和分析，为短期电力负荷预测提供新的思路和方法，为电力企业的供电稳定和市场交易提供支持。
四、可行性与难点分析
本研究的可行性较高，因为HHT技术已经在多个领域得到应用，并且已经有相关的算法和工具支持，神经网络模型也已经成熟，并且可以借助现有的工具包和软件来实现。同时，预测数据的获取相对容易，已经有成熟的数据来源和处理工具，为数据的可靠性提供了保证。
但是，本研究也面临着一定的难点和挑战，如数据处理和特征提取技术的精度和准确性、HHT方法的参数选择和结果解释、神经网络模型的训练和优化等问题需要深入研究和解决。
五、进度安排
本研究的进度安排如下：
1.第一阶段（2周）：调研和背景了解，熟悉相关方法和工具。
2.第二阶段（6周）：数据采集和预处理，HHT分解和特征提取。
3.第三阶段（4周）：建立神经网络模型，进行训练和预测。
4.第四阶段（3周）：结果分析和验证，比较分析传统模型和本研究结果。
5.第五阶段（2周）：总结和归纳研究成果，撰写论文。
六、参考文献
[1]吴小秋，谢文祥，黄骏，等.基于Hilbert-Huang变换的短期电力负荷预测[J].电力系统保护与控制，2011，39(7):111-116.
[2]罗洋，刘雨诺，李庆科，等.基于HHT和PCA-SVR的短期电力负荷预测研究及应用[J].电气应用，2019，38(02):131-137.
[3]唐嘉宁，李性文，林创荣.基于HHT和小波分析的电力负荷预测[J].湖南电力，2017，41(07):136-138.