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作者繇呷留彩吼如年歹月≮日呷塑芍C芸冢谝荒杲饷芎笫视帽臼谌ㄊ椤湖南大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书日期:沙瓿г律賧日本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于槐C芡拧朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭作者签名:年厂月导师签名:日期:.
摘要短期负荷预测对电力调度至关重要,精确的电力负荷预测不仅对电力企业有利,也是保证安全可靠供电的重要措施。但其受时间、天气、不同地区及客户分类等诸多因素的影响。目前,针对短期负荷预测人们使用较多的是人工神经网络⑹奔湫蛄小⒛:呒⒆曰毓榛骄P、小波分析等方法。但是,这些预测方法的缺点是预测效果不理想、预测精度不高。所以,为了满足负荷预测的要求,本文提出了将单一的预测方法进行组合,例如将模糊法和神经网络法、神经网络法和小波变换法、模糊法和ㄓ以组合。每一种组合方法都受不同因素的影响,具有不同的特点。组合负荷预测比单一预测的方法效率高、灵活性强,能克服单一负荷预测所存在的缺点,如基于模糊法和ǖ牡缌Χ唐诟汉稍げ饽P途湍芸朔﨎怂惴ㄔ蚧毓榛郝缺点。所以组合负荷预测可以通过使用小预测误差分析改善预测效果。在诸多的预测方法中,最有效的是采用分析法和小波分析法结合的方式,这是基于P偷腂和集合自回归条件的方法,即小波分析的累积式自回归滑动平均方法。本文首先使用小波对时间序列进行分解,分解为高频信号和低频信号;其次,在此基础上,对每个子序列使用P徒性げ狻W詈螅眯〔ㄖ毓棺有蛄卸愿汉山预测。本文采用湖南省电力公司年日至盏睦返缌κ荩对年盏鍪倍蔚牡缌性げ狻本文介绍了托〔ǖ挠泄馗拍罴捌渌喙刂J叮诘章和第分别介绍了ぞ呦浜托〔üぞ呦涞挠τ谩W詈螅帽疚姆椒ń卸唐日负荷预测及周负荷预测,并给出了仿真结果。关键词:短期负荷预测;籄籑籄籄模型;小波分析;;时间序列;ぞ呦洌恍〔üぞ呦洹组仑预测方法确:短期负荷预测中的应用研究
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