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基于模态分解方法的短期电力负荷预测研究的任务书
任务书
题目：基于模态分解方法的短期电力负荷预测研究
任务背景：随着电力系统的发展和现代化，电力负荷预测成为了电力系统管理和经营的重要组成部分。短期电力负荷预测对于电力系统的运行和管理具有重要的意义，是制定电力调度计划、制订发电计划、调节用电负荷等方面必不可少的工作。因此，相关领域的学者和工程技术人员一直在努力研究和探索电力负荷预测的有效方法和策略。而模态分解方法作为一种新兴的信号处理技术，具有良好的分解、降噪和去除周期性干扰等优点，因此被广泛应用于电力负荷预测领域中。
任务内容：
1.研究基于模态分解方法的电力负荷预测原理，并总结其优缺点。
2.收集和整理大量电力负荷数据，并建立合理的数据集，包括但不限于历史负荷数据、气象数据、经济数据等。
3.针对所建立的数据集，使用模态分解方法进行数据降维和去周期性干扰等预处理工作，提高预测结果的准确性和稳定性。
4.设计和实现基于模态分解方法的短期电力负荷预测模型，包括模型的搭建、训练和验证等环节。
5.对所设计的模型进行准确性测试、稳定性检验和误差分析等工作，总结模型的优缺点和存在的问题，并提出相应的改进策略。
6.在已有的研究成果和理论基础上，结合实际工程应用要求，探索模态分解方法在电力负荷预测领域中的应用价值和未来发展方向。
7.完成毕业论文的撰写和答辩，并提交相应的论文和成果报告。
任务要求：
1.熟练掌握数据降维、去周期性干扰、基于模态分解方法的电力负荷预测等技术和方法，具有较强的数据分析和建模能力。
2.具备一定的编程和算法设计能力，熟练使用多种编程语言和数据处理软件。
3.能够独立开展科研工作，具备较强的实践能力和团队协作精神，能够配合指导老师完成任务进度。
4.具备良好的学术背景和研究思维，能够阅读和理解英文学术论文，有一定的英语写作和口语表达能力。
5.严格遵守学术规范和道德准则，保证研究结果的真实性和可靠性。
任务周期：本项目执行时间为一年，包括但不限于以下工作：
-第1个月：搜集文献资料，整理相关数据集，制定研究方案和计划。
-第2-3个月：学习和掌握模态分解方法以及相关技术和算法，熟悉数据集的特点和规律。
-第4-6个月：搭建和实现基于模态分解方法的短期电力负荷预测模型，对模型进行测试和调试。
-第7-10个月：对模型进行改进和优化，提高预测准确度和稳定性，积极探索新的应用领域和方法。
-第11-12个月：撰写毕业论文和成果报告，准备答辩材料和PPT，并参加答辩。
任务成果：
1.学术成果：包括毕业论文、学术报告、SCI/EI论文等。
2.实际应用成果：形成可供实际应用的短期电力负荷预测模型，提高电力系统的管理和调度效率和准确性。
3.团队合作成果：积极参与课题组的其他研究工作，跟踪学术前沿和实践应用，达到协同推进和交流共享的效果。