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1.
在介绍了小波阈值降噪理论和广义回归神经网络基本理论的基础上,针对电力系统的月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的复杂非线性特征,提出了一种月负荷预测新方法。首先对历史数据进行小波软阈值去噪,以横向历史数据和纵向历史数据作为神经网络的输入,建立了月度负荷预测模型,并将其应用于我国某地区月度负荷预测,结果表明:该模型既具有较好的鲁棒性,预测精度较高且较为稳定,又具有良好的实用性。 相似文献
2.
电力系统中长期电力负荷数据相对较少,影响因素多且很难预测,其主要由随机性因素和确定性因素决定。根据这些信息中隐藏频率的不同,可利用小波变换原理将其分解到若干频率段上,即得到若干"近似"项和"细节"项,在各项上附加不同的阈值后,应用小波原理对经过阈值处理的各项进行重构,从而达到对原始数据降噪的目的,将去噪后的长期负荷数据作为神经网络的输入进行预测。算例表明,该方法预测结果准确、可靠。 相似文献
3.
由于中长期电力系统负荷数据相对较少,影响因素广泛,常用的负荷预测方法很难达到满意的精度,所以提出一种结合小波软阈值和广义回归神经网络的综合预测模型,该模型充分考虑了长期负荷数据相对较少和影响因素广泛的特点,把负荷预测看作一个信号序列,应用小波去噪原理,将信号与噪声分离,然后利用广义回归神经网络进行预测。实际应用证明,预测结果是令人满意的。 相似文献
4.
小波软阈值去噪技术在电能质量检测中的应用 总被引:38,自引:7,他引:38
小波方法是一种很好的电能质量信号检测和分析工具,但其性能往往受信号中噪声的影响,当噪声比较大的时候,小波方法甚至会失效。文中根据小波变换的时频特性,分析了信号和噪声在小波分解过程中的不同特性,并在此基础上利用改进的软阈值去噪技术对电能质量信号进行信号去噪处理。软阈值方法能根据各小波空间上特征分量和噪声的统计特性设置适当的阈值来消除噪声,并以此恢复小波方法的性能。该方法不仅较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾,能很好地对各种电能质量信号进行去噪处理,而且达到了数据压缩的效果。仿真计算结果表明,该去噪方法是有效的。 相似文献
5.
张淑清师荣艳董玉兰李盼任爽姜万录 《中国电机工程学报》2015,(22):5723-5730
混沌预测是电力负荷预测研究的新焦点。该文提出双变量阈值函数和改进混沌预测模型相结合的新方法。该方法克服了传统最大Lyapunov指数预测模型对噪声干扰比较敏感、计算量大、预测时间长以及预测精度不高等缺陷。通过对典型混沌系统和实际电力负荷系统进行短期预测分析,证明该方法能较好排除无关因素对预测的干扰,缩短预测时间,有效提高预测精度。 相似文献
6.
小波阈值去噪改进算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于传统阈值去噪法的新的阈值函数,新阈值函数表达式简单易于计算,它既克服了硬阈值函数不连续的缺点,同时又克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性。仿真实验结果表明,新的阈值函数的去噪效果无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益均优于传统的硬、软阈值方法。 相似文献
7.
研究了月度负荷的特性,指出了其季节波动性和趋势增长性双重特性;介绍了广义回归神经网络的基本理论,提出以横向历史数据和纵向历史数据作为输入神经元,建立了月度负荷预测模型,并将其应用于我国某地区月度负荷预测,结果表明:该模型的预测精度明显高于一般的BP网络。 相似文献
8.
软阈值消噪是信号消噪中的标准算法.故障检测中的信号去噪,要求在降低噪声水平的同时,保留信号中用于故障检测的奇异特征.通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性,在"噪声强度估计"、"阈值选择策略"和"小波系数调整策略"三个方面对软阈值除噪技术进行了改进.仿真研究表明改进方法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析. 相似文献
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软阈值消噪是信号消噪中的标准算法。故障检测中的信号去噪,要求在降低噪声水平的同时,保留信号中用于故障检测的奇异特征。通过分析信号和噪声的小波系数在小波空间的不同特性,在"噪声强度估计"、"阈值选择策略"和"小波系数调整策略"三个方面对软阈值除噪技术进行了改进。仿真研究表明改进方法较好地解决了保护信号局部特征和抑制噪声之间的矛盾,并对各种类型的故障信号均能进行有效的分析。 相似文献
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为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于马尔科夫模型的组合预测算法。该算法利用双正交小波线性相位的特点,对负荷时间序列进行小波包多分辨分解。针对短时电力负荷具有较强随机波动性,采用软阈值方法检测和处理不良信号,用去噪后的信号建立模糊马尔科夫预测模型,通过将各负荷序列的预测值加以组合得到最终预测结果。经实际算例验证,该算法能有效地提高预测精度,具有良好的抗干扰和容错能力。 相似文献
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提出一种基于BP子网络和小波网络的短期负荷预测的级联网络模型。在对气象影响因素与负荷关系深入分析的基础上,采用BP子网络来映射气象等不确定因素的影响。采用小波网络(预测网络)来映射历史负荷值的影响,它结合了小波变换良好的时频局域化性质和神经网络的自学习能力,明显地改善了神经网络难以合理确定网络结构和存在局部最优等缺陷。最后两级网络相互级联组成预测网络。研究算例表明,这种模型是优秀的。 相似文献
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提出一种基于模糊小波网络的短期负荷预测模型。模糊小波网络结合了小波变换良好的时频局域化性质、模糊推理和神经网络的学习能力,因此函数逼近能力大大提高。模糊小波网络由一组模糊推理规则和若干小波子网络组成,其中模糊规则的结论部分与某一特定尺度的小波子网络相对应。在学习过程中通过同时调整小波基函数的平移因子和隶属度函数的形状,使得模糊小波网络的精度和泛化能力大大提高。实例计算表明,这种模型是切实可行的。 相似文献
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基于小波网络的短期负荷预测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种基于小波网络的短期负荷预测模型,小波网络结合了小波变换良好的时频局域性质和神经网络的自学习能力,因此具有比神经网络更灵活的函数逼近能力,同时有效地改善了神经网络难于合理确定网络结构、存在局部最优等缺陷,算例表明,这种模型是快速准确的。 相似文献