小波回归分析法在短期电力系统负荷预测中的应用

利用多分辨分析的小波变换对短期电力负荷序列进行了分解处理．将负荷序列投影到不同的尺度上,根据其在各尺度上子序列的特性分别进行回归预测．最后将预测结果叠加,得到最佳预测结果．结果表明,该方法能够取得较好的预测精确度．     

电力系统短期负荷预测应用中小波函数选取的方法

根据信号奇异性检测理论,提出了一种小波函数的选取方法:首先根据负荷序列的特点及短期负荷预测对小波函数的应用要求,粗选使用db(N)小波函数系进行分析;然后根据李普希兹指数与小波分解尺度及模极大值点之间的关系,找出可以检测到最大李氏指数的db小波,并结合小波重构对正则性的要求对N作出选择.算例说明了这种选取方法具有一定的合理性.     

基于小波包变换和峰式马尔科夫链的风速短期预测

利用小波包的信号分析特性及峰式马尔科夫链的非稳态数据预测特性,提出一种新型风速短期预测方法。该方法对历史风速数据进行小波包分解,利用峰式马尔科夫链对小波包系数进行统计,分别得到小波包系数上升转移概率矩阵和下降转移概率矩阵,并由此得到下一时刻的小波包预测系数,将小波包系数进行重构可得到预测的风速。该文模型与其他模型的预测结果对比表明,该方法具有较高精度。     

多变量相空间重构的多核最小二乘支持向量机电力负荷预测优化策略

针对短期电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数LS-SVM(least squares support vector machine),提出一种基于滑动窗口策略与改进人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm)的短期电力负荷在线预测综合优化方法。首先利用多变量相空间重构还原真实电力系统动力学特性;然后将核函数进行排列组合,从而将组合核函数的构造问题转换为权值系数的优化问题。进一步将延迟时间、嵌入维数、LS-SVM参数以及核函数权值作为整体参数向量,利用混沌自适应人工鱼群算法对训练数据预测精度的适应度函数进行优化,从而得到最优的预测模型参数。最后通过滑动时窗策略将得到的预测模型对短期电力负荷进行在线预测,结果证明了提出方法的有效性。     

配电网短期负荷小波组合预测研究

分析不同规模的配电网负荷,验证了配电网短期负荷变化复杂的特征,采用单一预测方法进行配电网短期负荷的预测仿真.考虑到配电网短期负荷变化规律性不明显的特点,利用db4小波函数对配电网的历史负荷数据序列进行最大尺度分解重构,将历史数据划分成不同频段的分量,根据不同频段负荷分量特点分别采用GM(1,1)模型、时间序列法及二次指数平滑法对低、中、高频分量进行预测,再将各分量预测值叠加得到总的预测结果.结果表明,该组合预测法可有效提高预测精度,获得较为满意的预测结果.     

基于小波分解-卷积神经网络和支持向量回归的短期负荷预测

为了提高短期负荷预测精度,考虑到除历史负荷数据之外的其他因素对短期负荷预测的重要影响,提出了一种基于离散小波分解(wavelet decomposition, WD)、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的负荷预测模型。首先,该方法通过小波分解算法对历史负荷数据进行分析与重构,得到长度相同的历史负荷数据,降低了原始序列中非平稳性对预测精度的影响;其次,对天气因素、日期类型进行特征构造,得到特征数据;最后,将处理后的负荷数据输入卷积神经网络支持向量回归机模型,将天气特征数据输入反向传播(back propagation, BP)神经网络支持向量回归模型,通过两个模型结果的叠加得到最终的预测值。实验结果表明,模型的预测精度和效率优于传统的CNN网络、SVR网络以及输入不进行划分的CNN-SVR模型,验证了其可行性。     

基于小波变换和ARMA模型的电力设备故障率预测方法

针对电力设备故障率具有时变性、随机性、隐含周期性等特点,预测难度大。本文采用基于小波变换和ARMA模型的电力设备故障率预测方法,对原始数据预处理后采用Daubechies小波进行分解和重构,获得各尺度域上的小波系数;分别对各尺度域上的小波系数进行ARMA建模、预测和整合,生成故障率预测数据。将预测结果与ARMA模型预测结果和实际结果进行对比和误差分析,结果说明,基于小波变换-ARMA模型的预测方法具有较高的预测精度。     

基于组合模型的网络流量预测

为了更好地对网络流量进行分析和管理,提出一种基于小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)和极限学习机(ELM)的组合预测模型W-ARMA-ELM.原始数据通过小波分解产生近似序列和细节序列,通过对分解序列的自相关性和偏自相关分析,平稳序列使用ARMA预测,而非平稳序列使用ELM预测.使用兰州大学教育网、网通流量数据和英国学术主干网流量数据三组不同的网络流量数据来检验组合模型W-ARMAELM的预测性能.实验结果表明提出的组合方法要比单一的ARMA和ELM预测效果要好.同时指出使用自相关和偏自相关分析相结合的方法对分解后的子序列进行平稳性判定有助于选择合适的组合模型从而提高预测精度.     

基于深度学习和小波分析的 LSTM-Wavelet 模型股价预测

针对股价数据具有高噪声、非线性和非平稳性等特征,使得股价精确预测非常困难的问题,提出小波-长短 记忆网络(LSTM-Wavelet)模型应用于股价预测。 首先,利用小波(Wavelet)分解降低金融时间序列的不稳定性,并 分析小波系数的细节特征;接着,发挥长短记忆网络(LSTM)模型的优势,深层挖掘小波系数中的长期依赖关系,对 分解后的各层小波系数分别建模预测;最后进行预测小波系数的数据重构。 使用中石油近两年的股价数据进行实 证分析,以每个交易日的开盘价、最高价、最低价、交易量为特征输入,预测当日中石油的收盘价。 结果表明:相较 于标准 LSTM 模型和小波- ARIMA (ARIMA-Wavelet)模型,提出的 LSTM-Wavelet 模型有更好的预测效果; 通过 小波分析将复杂股票数据,分解为长短记忆网络(LSTM)容易识别的小波系数,根据各层小波系数不同的数据特征 进行分层预测,提高了预测精度。     

基于CEEMDAN-CNN-GRU组合模型的短期负荷预测方法

负荷数据的高度随机性和不确定性,导致短期负荷预测的精度很难提升.为了提高短期负荷预测的准确度,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)与卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)组合模型的短期负荷预测方法.首先,利用CEEMDAN模型将复杂的原始负荷序列分解为几个相对简单的子序列;其次,利用卷...