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多尺度分析与数据互迁移相结合的短期电力负荷预测方法
随着能源市场的竞争日益激烈，准确的电力负荷预测已经成为电力行业中至关重要的决策问题。短期电力负荷预测是电力行业中的一个重要问题，它可以预测出接下来几小时之内的电力负荷变化趋势。通过准确地预测电力负荷，电力公司可以合理地进行电力供应计划和安排，从而提高电力系统的稳定性和可靠性。
在短期电力负荷预测中，多尺度分析和数据互迁移是两个重要的概念。多尺度分析可以将时间序列数据分解为不同的时间尺度，从而更好地揭示出电力负荷变化的规律。数据互迁移则是一种数据挖掘技术，可以将不同时间段的数据进行迁移和组合，从而增加数据的样本量和多样性，从而提高预测精度。
基于多尺度分析和数据互迁移的短期电力负荷预测方法如下：
（1）多尺度分析：首先，将原始的电力负荷数据经过小波分析或奇异值分解等算法进行分解，得到不同时间尺度上的负荷变化趋势，同时可以去除噪声和异常值，提高数据的可信度。
（2）特征提取和选择：根据不同时间尺度的负荷变化趋势，提取不同的特征，例如，可以提取出各个时间段的平均电力负荷和最大电力负荷等特征，并选择对负荷变化具有较大影响的特征。
（3）数据互迁移：将不同时间段的负荷数据进行迁移和组合，构建一个大规模的负荷数据集，增加数据的样本量和多样性，从而提高预测精度。
（4）预测模型构建：最后，利用机器学习或统计学习等方法构建短期电力负荷预测模型。其中常用的模型包括多元回归、支持向量回归、神经网络等。
经过实验验证，基于多尺度分析和数据互迁移的短期电力负荷预测方法具有较高的预测精度和稳定性，可以为电力公司提供有效的决策支持。
总之，通过多尺度分析和数据互迁移相结合的方法，可以更好地利用电力负荷数据，揭示电力负荷变化的规律，构建高精度的短期电力负荷预测模型，为电力公司提供准确的决策支持，提高电力系统的稳定性和可靠性。