基于小波神经网络的非线性负载功率预测

针对高校公寓现用的电能表计量方案不具备负载自动识别的功能,提出了一种基于小波变换与BP神经网络相结合的非线性负载功率预测的方法。先采用Dmeyer小波函数对用户负载电流波形分解,提取表征非线性负载类型的参数值。然后建立三层BP神经网络模型,并采用L-M算法进行网络训练与预测,实现公寓的负载识别功能。研究结果表明,小波BP神经网络公寓负载识别方法具有可靠性和实用性,实现了学生公寓的用电管理现代化,对消除校园火险隐患具有重大意义。