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基于小波分析的短期负荷预测模型研究与实现的中期报告
一、研究背景：
随着电力行业的不断发展，电力系统的最高效运行已成为广大电力从业者的追求目标之一。而短期负荷预测是电力系统最高效运行的重要环节之一。准确的短期负荷预测可以指导电力系统的稳定供电和减少能源浪费，提高电网运行效率。
近年来，关于负荷预测的研究领域主要集中在数据挖掘、机器学习等方面，很少有进行小波分析的相关研究。而小波分析是一种分析信号的有效方法，有着广泛的应用场景。因此，本文旨在基于小波分析方法，针对短期负荷预测问题进行研究和实现，提高模型预测的准确度和可靠性。
二、研究意义：
1.提高电力系统的运行效率和稳定性：建立准确可靠的短期负荷预测模型可以有效地指导电力系统的运行，提高系统的稳定性和效率。
2.减少能源浪费：准确的负荷预测可以指导电力系统的发电计划和调度，避免因误差较大导致的能源浪费现象的发生。
3.拓展小波分析的应用领域：短期负荷预测作为小波分析的一种应用场景，可以为小波分析在其他领域的应用提供启示。
三、研究内容：
1.数据预处理：主要包括数据清洗、数据采样、数据归一化等预处理方法，以提高数据的准确性。
2.小波分析：采用小波分析方法对原始负荷数据进行处理，提取出变化趋势和季节性等信息，为后续预测模型的建立提供基础。
3.建立预测模型：根据小波分析提取的特征，建立预测模型，包括ARIMA、BP神经网络模型等。通过对比实际预测值与模型预测值的差异，选择最优的预测模型。
4.模型评价：通过对比预测结果与实际值的误差，评价所建立的预测模型的准确性和可靠性。
四、研究方案：
1.数据收集：从电力系统中采集短期负荷数据，并进行预处理。
2.小波分析：采用小波分析方法对原始负荷数据进行处理，提取出变化趋势和季节性等信息。
3.建立预测模型：根据小波分析提取的特征，建立预测模型，包括ARIMA、BP神经网络模型等。
4.模型评价：通过对比预测结果与实际负荷值的误差，评价所建立的预测模型的准确性和可靠性。
五、研究成果：
在对短期负荷数据进行小波分析，并基于小波分析的特征建立预测模型的过程中，我们将根据实验结果，得出相应的结论，并通过程序实现，提高模型预测的准确度和可靠性。同时，将在论文中进行总结，以期为短期负荷预测模型的建立提供一些参考。