小波分析在电力系统短期负荷预测中的应用研究

电力负荷预测是电力系统运行与控制的基础,也是电力市场运作的基础,在电力市场的条件下对负荷预测提出了准确性、实时性、可靠性、智能性的要求。本文主要研究如何利用小波分析法建立具有更高精度和计算速度的短时负荷预测模型。论文深入的探讨了负荷特性,明确了负荷是具有规律性的;通过对小波分析理论和算法的理解,确定了用小波分析进行负荷预测的可行性。 本文是在实现了用灰色模型进行1小时短期负荷预测的软件开发后,为了探讨小波分析法在负荷预测中的应用而进行的。 论文基于李普希兹指数和小波模极大值之间的关系,对小波函数的选取做了探讨。 论文基于小波分析与局部奇异性理论,通过对模极大值调整,达到检测并消除不良数据的目的,从而为负荷预测提供能反应其变化规律的真实历史数据。 通过小波分解将负荷分为低频负荷和高频负荷,不同频带反映了负荷的不同周期性。运用利用周期性预测的PAR模型对中、低频分量做预测,对于高频波动则运用可以实现历史数据更新的指数平滑技术预测。最后重构得到负荷预测值。从而达到预测精度和建模效率的统一。通过仿真计算验证了模型的可行性。