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基于WT-IPSO-BPNN的电力系统短期负荷预测
基于WT-IPSO-BPNN的电力系统短期负荷预测
摘要：
随着电力系统的发展与智能化的推进，短期负荷预测对于电力调度和能源管理具有重要意义。本文提出了一种基于WT-IPSO-BPNN的电力系统短期负荷预测方法。首先，使用小波变换（WaveletTransform，WT）对历史负荷数据进行降噪处理，得到平稳的数据序列；然后，采用改进的粒子群优化算法（ImprovedParticleSwarmOptimization，IPSO）对神经网络的初始权值和阈值进行优化；最后，采用BP神经网络对优化后的数据进行训练，实现短期负荷的预测。实验证明，基于WT-IPSO-BPNN的预测方法具有较高的准确性和稳定性，在电力系统调度和能源管理中具有重要的应用价值。
关键词：电力系统，短期负荷预测，小波变换，神经网络，粒子群优化算法
一、引言
电力系统的短期负荷预测是电力调度和能源管理的重要一环。近年来，随着智能电网的发展，电力系统的负荷预测越来越受到关注。准确地进行短期负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，减少弃风弃水等资源浪费，提高能源利用效率。因此，开发一种准确性高、稳定性好的短期负荷预测方法对于电力系统的可持续发展具有重要意义。
二、相关工作
目前，已经有多种方法被应用到短期负荷预测中，如统计方法、神经网络方法等。统计方法主要通过分析历史负荷数据的特征进行预测，但存在模型复杂度高、对数据的要求较高等问题。神经网络方法则通过模拟人脑神经元的工作方式，利用大量历史数据进行训练，得到预测模型。然而，传统的神经网络方法通常存在训练速度慢、易陷入局部最优等问题。
三、方法介绍
本文提出了一种基于WT-IPSO-BPNN的电力系统短期负荷预测方法。首先，采用小波变换对历史负荷数据进行降噪处理，得到平稳的数据序列。小波变换具有时频分析的优势，可以将信号分解成不同尺度的分量。通过选择适当的小波基函数和尺度，可以有效去除噪声，提高负荷数据的可靠性。
然后，采用改进的粒子群优化算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化。粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过适应度函数的评价，不断迭代搜索最优解。本文提出的改进的粒子群优化算法在传统算法的基础上，引入了惯性因子、加速因子和位置修正等机制，提高了搜索效率和收敛速度。
最后，采用BP神经网络对优化后的数据进行训练，实现短期负荷的预测。BP神经网络是一种前向反馈的神经网络，具有较强的非线性逼近能力。通过对历史负荷数据的学习和训练，BP神经网络可以建立负荷与时间的关联模型，并对未来的负荷进行预测。
四、实验与结果
本文基于某电力系统的实际负荷数据进行了实验，并与传统的神经网络方法进行了对比。实验结果表明，基于WT-IPSO-BPNN的预测方法相比传统方法具有更高的准确性和稳定性。在不同的时间段内，预测结果的误差均较小，说明了该方法对于不同时段的负荷预测都具有良好的效果。
五、结论与展望
本文提出了一种基于WT-IPSO-BPNN的电力系统短期负荷预测方法，并进行了实验验证。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和稳定性，在电力系统调度和能源管理中具有重要的应用价值。但是，该方法仍然存在一些待解决的问题，如优化算法的收敛性和训练速度的提高等。未来的工作可以进一步研究这些问题，并探索新的方法来提高短期负荷预测的准确性和稳定性。
参考文献：
[1]L.Zhang,W.Zou,J.Li.ElectricityLoadForecastingofIntelligentPowerSystem[J].JournalofAutomationandInformationSciences,2017,49(7):20-33.
[2]Z.Wu,C.Lu.AShort-termLoadForecastingMethodBasedonImprovedTimeSeriesAnalysis[J].ElectricPowerScienceandEngineering,2019,35(1):35-43.
[3]X.Wang,J.Liu,Y.Yu.Short-termLoadForecastingBasedonWT-IPSO-BPNN[J].ChineseJournalofScientificInstrument,2019,40(3):250-256.