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基于小波回归分析法的短期负荷预测模型研究
短期负荷预测在电力系统调度中具有重要作用，它是确保系统安全稳定运行的关键环节。随着电力市场的不断深化和电力供需矛盾的加剧，精准高效的短期负荷预测越来越受到人们的关注和重视。基于小波回归分析法的短期负荷预测模型，是目前应用较为广泛、预测精度较高的一种预测方法。
一、小波分析介绍
小波分析是一种新型的信号处理方法，是对传统傅里叶分析的一种补充和完善。它不仅具有时域分析能力，也有频域分析的能力。小波分析在非平稳信号分析和特征提取方面有着广泛的应用。
二、小波回归分析方法及其原理
小波回归分析方法是基于小波分析和回归分析的组合方法，它把小波分析应用到回归问题中，建立了一种新的回归模型。它的基本原理是：利用小波基函数对时间序列进行一次小波变换，将其分解为高频细节和低频趋势两部分；然后基于这两部分数据，利用线性回归或非线性回归模型进行拟合，从而获得最终的预测结果。
三、短期负荷预测模型的建立
短期负荷预测的关键是构建准确的负荷预测模型。该模型主要包括数据处理、小波变换、特征提取、回归分析和结果评估等几个环节。
1.数据处理
短期负荷预测模型需要收集历史负荷数据，并对其进行处理。处理过程包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理和数据标准化等。
2.小波变换
将处理后的负荷数据进行一次小波变换，得到高频和低频两部分数据。
3.特征提取
针对小波变换得到的高频和低频信息，提取有效的特征，例如各频段的能量、方差、峰度、偏度等。
4.回归分析
利用小波回归分析方法构建短期负荷预测模型，包括线性回归、多项式回归和神经网络回归等。
5.结果评估
对短期负荷预测结果进行评估，包括均方根误差、平均绝对误差、相关系数等指标。
四、结论
基于小波回归分析方法的短期负荷预测模型，结合了小波变换和回归分析的优点，具有精度高、适用范围广、易于计算等优点。然而，该模型仍然存在一些问题，例如数据不足、模型过拟合等。因此，需要进一步对该模型进行改进和优化，提高其预测精度和可靠性。
总之，基于小波回归分析方法的短期负荷预测模型是一种有效的预测方法。未来，随着电力市场的发展和电力供需情况的变化，该模型将更好地满足电力系统调度的需求，同时也将面临更多挑战和发展机遇。