第23卷 第1期 2003年1月 中 国 电 机 工 程 学 报
Proceedings of the CSEE Vol.23 No.1 Jan. 2003
©2003 Chin.Soc.for Elec.Eng.
文章编号:0258-8013 (2003) 01-0045-04 中图分类号:TM76;TM241 文献标识码:A
基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法
邰能灵, 侯志俭, 李 涛, 蒋传文, 宋 炯
(上海交通大学电力学院,上海 200030)
NEW PRINCIPLE BASED ON WAVELET TRANSFORM FOR POWER SYSTEM
SHORT-TERM LOAD FORECASTING
TAI Neng-ling, HOU Zhi-jian, LI Tao, JIANG Chuan-wen, SONG Jiong
(Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200030,China)
ABSTRACT: Analysing the frequency characteristics of the power load , a new method for the short-term load forecasting is presented based on the wavelet transform (WT), particularly the multiresolution analysis technique. By the WT, the different load sequence components are projected to the different scales in which the matching forecast methods can be used. The forecasting results are then obtained by the reconstruction of the forecast results in different scales. Simulation results demonstrate that the proposed method can offer higher forecast precision.
KEY WORDS: short-term load forecasting; wavelet transform; forecasting method
摘要: 在分析电力负荷频谱特性时发现负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。该文在此基础上提出一种基于小波变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波变换,将各序列分量分别投影到不同的尺度上,对不同的子负荷序列进行数据处理,并分别采用相匹配的模型进行预测,最后通过小波重构,得到完整的负荷预测结果。算例计算表明新方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。 关键词: 短期负荷预测; 小波分析; 预测方法
种方法均有一定的适用场合,并需不断的改进和完
善。本文研究了基于小波分析的电力系统短期负荷预测新方法。通过对经小波变化后不同尺度上的负荷序列选用较佳的匹配模型进行预测并进行重构,得出预测结果。大量数据计算表明,该方法具有较高的精度和很强的适应能力。
2 负荷预测的小波理论基础
2.1 负荷变化的连续频谱
电力负荷具有特殊的变化规律,但主要表现为两种不同的趋势:一是逐渐增长的趋势,二是以天、周、月、年为周期波动。在此基础上,影响负荷变化的因素主要包括:负荷构成、负荷随时间变化的规律、气象变化以及负荷的随机波动。根据短期负荷预测的性质,知其基本变化规律可由线性变化模型和周期变化模型来描述,同时还存在随机负荷模型。另外,气温、阴晴、降水和大风等都会引起负荷的变化。因此,负荷变化将存在波动性,所以各类用电负荷信号一般都表现为连续频谱[1,2]。严格地说,在负荷的一段连续波动过程中,将呈现为瞬变非周期信号,它必然是连续频谱。实际的负荷测量周期(如15min)虽然可以使最高频率受到限制,但无法改变其连续频谱特征。由于负荷包含随机因素,因而负荷变化的精确数学表达往往很复杂。如对气象影响的负荷,其变化过程需要用波动方程来表示。
在通常的工程简化中,单独的线性变化模型可以表示为
X(t)=A0+B0 t+ε (1)
式中 A0,B0为线性方程的截距和斜率,ε为误差。
1 引言
长期以来,国内外学者对短期负荷预测的理论和方法作了大量的研究工作,提出了多种各具特点的预测方法。如时间序列法,人工神经网络法,专家系统法以及模糊神经网络法等,精度不断提高。但由于负荷变化存在着较强的随机性和复杂性,各
基金项目:中国博士后基金项目。
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