基于多级小波神经网络的超短期电力负荷预测的任务书.docx

基于多级小波神经网络的超短期电力负荷预测的任务书
任务书
一、任务目标
本次任务旨在提出一种基于多级小波神经网络的超短期电力负荷预测方法，为电力系统的生产运营和市场交易提供预测数据支持。具体目标如下：
1.总体目标：建立一种能够在超短期内对电力负荷进行准确预测的模型。
2.具体目标：
（1）分析本地电力负荷在不同时间段的变化规律，并确定预测模型中的输入因素。
（2）采用小波分析方法对电力负荷数据进行预处理，提取有效特征，并对数据进行降维。
（3）设计多级小波神经网络模型进行电力负荷预测，通过合适的训练算法和参数优化方法提高模型的预测精度。
（4）评估预测模型的准确性与可靠性，并与传统预测方法进行对比分析。
二、任务要求
1.数据来源：通过与当地电力公司合作，获取电力负荷数据，包括历史负荷数据和实时负荷数据等。
2.研究内容：
（1）电力负荷变化规律分析：通过对历史负荷数据的分析，确定不同时间段和季节的电力负荷变化规律，并确定影响负荷变化的因素。
（2）小波分析方法的应用：通过对电力负荷数据进行小波处理，提取有效特征，并进行降维，以尽可能减少数据量，降低训练和预测的时间复杂度。
（3）多级小波神经网络模型的设计：根据电力负荷数据的特征和小波分析结果，设计多级小波神经网络模型进行负荷预测，并采用有效的训练算法和参数优化方法，提高模型的预测精度。
（4）模型评估：对多级小波神经网络模型进行测试和评估，包括模型的准确性、误差分析、可靠性等，并使用传统预测方法进行对比分析。
3.时间要求：任务周期为6个月，需按时完成各阶段任务。
4.任务成果：
（1）完成电力负荷变化规律分析报告。
（2）完成小波分析方法的应用报告。
（3）完成多级小波神经网络模型设计与优化报告。
（4）完成预测模型测试和评估报告。
（5）撰写总结性报告，包括实验结果、贡献和不足等。
5.技术要求：熟悉电力系统中负荷预测的基础知识，具备数据预处理、小波分析、神经网络等相关技能，能够使用Python、Matlab等编程语言进行实验研究。
三、任务进度安排
1.阶段一（1个月）：电力负荷变化规律分析
研究电力负荷在不同时间段的变化规律，确定负荷预测模型的输入因素。
2.阶段二（2个月）：小波分析方法的应用
对电力负荷数据进行小波分析，并提取有效特征进行降维处理，确定预测模型的数据输入。
3.阶段三（2个月）：多级小波神经网络模型设计与优化
设计多级小波神经网络模型，并采用有效的算法和参数优化方法进行调整和优化，提高模型的预测精度。
4.阶段四（1个月）：预测模型测试和评估
对多级小波神经网络模型进行测试和评估，包括预测准确性、误差分析、模型可靠性等，并与传统方法进行对比分析。
5.阶段五（1个月）：撰写结果总结报告
撰写总结性报告，包括实验结果、贡献和不足等，并对研究做出展望。