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1、第15卷第2期电力系统及其自动化学报Vol.15No.22003年4月ProceedingsoftheEPSAApr.2003¹应用小波分析进行短期负荷预测顾洁(上海交通大学电气工程系上海200240)APPLICATIONOFWAVELETANALYSISTOSHORT-TERMLOADFORECASTINGOFPOWERSYSTEMGuJie(ElectricalEngineeringDepartmentofShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai,200240)ABSTRACTW
2、aveletsanalysisisanewmathematicaltool短期负荷预测比较困难。传统的负荷预测方法可以whichcanabstractthedetailsoftheshort-termloadingse-分为时间序列法、回归分析法、专家系统法和神经riesatwill.Theshort-termloadingseriesinanyscale.Inthisway,theresultsoftheshort-termloadingforecast网络法等,这些方法取得了一定的成效,然而电力couldbem
3、oreaccuratethantheforecastresultswithout系统负荷的变化受众多因素的影响,一直存在的难usingWaveletsanalysis.Thispaperintroducesthe题是如何预测突发的负荷变化与紧随其后的短时Waveletsanalysisintotheshort-termloadforecast,andcomparestheforecastingresultsdirectlyusingPeriodical变化趋势问题,传统的预测方法在这方面并未有所auto-regre
4、ssion(PAR)modelwiththeresultsusing突破。WaveletsanalysisbeforeforecastingwithPARmodel.At小波分析是90年代初引入工程界的数学工thesametime,Ac6programisalsocompiledtodoashort-termloadingforecastwithWaveletsanalysis.具,正被广泛的应用于信号处理、图象处理、模式识KeyWordsPowersystem,Waveletsanalysis,short-别、量
5、子场论、天体识别、地震预报、矿产勘测、故障termloadforecasting,Periodicalauto-re-诊断、状态监视、机器视觉、CT成象、话音识别、彩gression(PAR)model色复印、数字电视、音乐、雷达、刑事侦破等十几个摘要小波分析是一种新兴的数学工具,它能任意地提取短期负荷序列的细节。通过使用小波分析,可以在任何水领域中。作为一种数学工具,小波分析在时域和频平上分析短期负荷序列,它对信息成分采取逐渐精细的时域具有同样良好的局部化性质,可以对信号的任意域与频域处理,尤其对突发与短时的信息
6、分析具有明显的细节加以提取、分析。本文利用小波分析的这种独优势。本文将小波分析引入了短期负荷预测,针对电力系特的“聚焦”特性,将短期负荷序列中较短的周期统本身具有的负荷以天,周,年为周期发生波动的特点,使提取了出来,从而可利用较为简单的模型进行预用周期自回归模型有选择的对分解序列进行预测,并对直测。而负荷的非平稳性和长周期也更为明显的反映接使用周期自回归(PAR)模型的预测结果及先使用小波了出来,可以针对之进行有效的预测。分析处理的预测结果进行了比较,实例显示这种方法提高了预测的精度。1小波分析基本理论关键词电力系
7、统小波分析短期负荷预测周期自回1.1小波变换概念归(PAR)模型小波变换的实质是用一合适的母小波(motherwavelet)7(t)通过时间轴上的位移与放电力系统短期负荷预测,对电力系统可靠、安缩和幅度的变化产生一系列的派生小波,用系列小全、经济地运行具有重要的作用。电力部分的机组波对要分析的信号进行时间轴上的平移比较,获得调度、经济负荷分配等运行规划的优劣都与准确、用以表征信号与小波相似程度的小波系数,由于派迅速的负荷预测密切相关。由于电力系统的短期负生小波可以达到任意小的规定精度,并可以对有限荷具有:(1)周
8、期性,负荷以日、周、年为周期发生长的信号进行精确的度量,因此可以获得相对于傅波动,并且大小周期互相嵌套;(2)负荷序列在取立叶分析所不能获得的局部时间区间的信息。值较小时,波动幅度较小,在取值较大时,波动幅度2若函数7∈L(IR),满足如下的容许性条件也较大;(3)非平稳性。这些特征使得准确地实现¹本文2002年7月10日收到修改稿2002年9月26日收到2
