小波包的馬爾科夫方法在短期負荷預測中的應用.pdf

1、負荷預測是電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行與經濟調度的基礎。準確的負荷預測對于經濟合理的安排電力系統(tǒng)內部發(fā)電機組的啟停,保持電網運行的安全穩(wěn)定性,減少不必要的旋轉儲備容量,合理安排機組檢修計劃,保持社會的正常生產和生活,有效降低發(fā)電成本,提高經濟效益和社會效益至關重要。因此電力系統(tǒng)負荷預測作為電力調度部門一項重要工作,其作用越來越受到重視。研究把小波變換應用到短期電力負荷預測領域,是因為研究中發(fā)現小波變換比傳統(tǒng)的傅里葉變換具有更好的時域和頻域功能,它能

2、將信息成分采取逐漸精細的時域和頻域分析處理,特別是對突發(fā)與短時信息分辨具有明顯優(yōu)勢,從而使負荷預測的精度得到顯著提高。由于短期負荷還是一個具有較強隨機性的系統(tǒng),而模糊馬爾科夫預測的研究對象是具有隨機變化的動態(tài)系統(tǒng),研究利用轉移概率矩陣來揭示預測信號內部的變化規(guī)律,從而實現對隨機波動影響較大的短期負荷時間序列預測,眾多的文獻也表明將馬爾科夫預測模型應用拓展到負荷預測領域中是可行的。
　　 本文在研究用小波變換進行短期電力負荷預測基

3、礎上,首次提出了將小波包變換、小波包軟閾值降噪以及馬爾科夫預測相結合來進行短期電力負荷預測的方法。該方法針對短期電力負荷具有特殊的周期性和波動性特點,對負荷時間序列進行小波包多分辨分解,算法中小波函數不用正交小波而使用雙正交小波,是利用了雙正交小波線性相位的特性,它在信號分解和重構中不會造成信號失真,而緊支正交的實小波非對稱性在信號處理中容易造成較大失真,然后針對短期電力負荷具有較強的隨機性,經研究可將其視為噪聲信號,采用小波包軟閾值方