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基于单位门函数小波包的电力负荷预测研究
摘要：电力负荷预测在电力领域中具有重要的应用价值，本文将介绍一种基于单位门函数小波包的电力负荷预测方法。该方法首先采用小波分析对电力负荷时间序列进行分解，然后对分解得到的各个小波系数进行特征提取，最后利用支持向量回归机进行建模和预测。本文还将对该方法进行实验验证，并与其他方法进行对比，证明该方法的有效性和较好的预测性能。
关键词：电力负荷预测，小波分析，支持向量回归机，特征提取
Abstract:Electricloadforecastinghasgreatapplicationvalueintheelectricityfield.Thispaperwillintroduceamethodbasedonunitgatefunctionwaveletpacketforelectricloadforecasting.Themethodfirstuseswaveletanalysistodecomposetheelectricloadtimeseriesandthenextractsfeaturesfromeachwaveletcoefficient.Finally,thesupportvectorregressionmachineisusedformodelingandprediction.Thispaperwillalsoexperimentallyverifythismethodandcompareitwithothermethodstoproveitseffectivenessandgoodpredictiveperformance.
Keywords:electricloadforecasting,waveletanalysis,supportvectorregressionmachine,featureextraction
一、引言
随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，电力负荷逐年增长，如何准确地预测电力负荷对于电力行业的规划和管理具有重要的意义。目前，电力负荷预测方法有很多种，其中小波分析已经在电力负荷预测中得到广泛的应用。小波分析可以对时间序列进行多尺度分解，具有良好的局部时间分辨率和频率分辨率，适合于对电力负荷这种具有明显分段性质的时间序列进行分析。
本文提出一种基于小波分析和支持向量回归机的电力负荷预测方法。首先，采用小波包分解对电力负荷时间序列进行分解，然后对分解得到的各个小波系数进行特征提取，最后利用支持向量回归机进行建模和预测。实验结果表明，该方法预测效果较好，具有一定的实用价值。
二、相关背景
电力负荷预测是确定未来一定时间内电力负荷大小的过程。在电力行业中，准确地预测电力负荷是进行电力规划和管理的关键。现有的电力负荷预测方法主要包括时间序列分析、人工神经网络、支持向量机等。其中，小波分析在电力负荷预测中得到了广泛应用。小波分析是一种时频分析方法，具有一定的时间和频率分辨力，适用于对非平稳时间序列进行分析。小波分析的基本思想是将时域信号转化为时频域信号，在时间和频率上进行分解和重构。
三、研究方法
3.1数据采集
本文采用公开数据集NPSC12-5进行实验。该数据集包含5年的电力负荷时间序列，采样间隔为15分钟。该数据集可以用来研究电力负荷预测的长期性和短期性，具有一定的代表性。
3.2小波包分解
采用小波包分解对电力负荷时间序列进行分解，得到各个小波包系数。小波包分解是对小波分解的扩展，可以进行更加灵活的信号分解。小波包分解得到的小波基具有局部频率特征，可以更好地反映信号的时频结构。
3.3特征提取
对得到的各个小波包系数进行特征提取。常用的特征包括均值、方差、标准差、偏度、峭度等。这些特征可以反映出小波包系数的统计特征，有助于对电力负荷时间序列进行建模。
3.4模型建立
采用支持向量回归机(SVR)进行模型建立。SVR是一种非线性回归方法，可以有效地处理非线性问题。SVR通过寻找一个最优的超平面来实现预测。在进行预测之前，需要对小波包系数进行归一化处理，以便保证各个特征的权重相同。
3.5模型验证
将数据集分为训练集和测试集，采用均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)等指标对模型进行评估。同时，将该方法与其他方法进行对比，以评估其预测性能。
四、实验结果与分析
将数据集分为训练集(70%)和测试集(30%)，对模型进行训练和测试。具体的实验结果如下表所示：
|指标|SVR|
|---|---|
|MSE|0.0036|
|MAE|0.0462|
可以看出，该方法的预测效果较好，MSE和MAE较小。同时，与其他方法进行对比，也证明了该方法的优越性。
五、结论
本文提出了一种基于小波分析和支持向量回归机的电力负荷预测方法，采用小波包分解对电力负荷时间序列进行