文献类型：期刊文章

作　　者：蒋建东[1] 宋苗菊[1] 贾伟[2]

机构地区：[1]郑州大学电气工程学院,河南郑州450001 [2]南阳电力技工学校,河南南阳476600

出　　处：《电力系统保护与控制》

年　　份：2009

卷　　号：37

期　　号：20

起止页码：89-92

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI(收录号：20094612457193)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质,在电力系统负荷预测中得到了广泛应用。小波变换的实质是卷积运算,在负荷预测过程中存在边界效应,降低了预测的精度。本文采用阈值处理和差分补偿数据延拓方法对原始数据进行处理,然后采用Mallat分解算法对处理后的负荷序列进行分解,针对电力负荷为随机序列的特点,利用时间序列法的随机模型对小波子序列分别进行预测,最后采用Mallat重构算法对预测结果进行重构,提出了一种基于Mallat算法的负荷预测实用方法。算例结果表明该方法有效地减小了边界效应对预测结果的影响,针对具有随机序列特点的电力负荷的预测具有良好的计算精度。

关 键 词：日负荷预测 精度  边界效应  MALLAT算法

分 类 号：TM715]