1、荷是发电厂供电地区或电网在瞬间多所承担的工作负荷。对用户来说，用电负荷是指连接在电网用户所有用电设备在瞬间所消耗的功率之和。电力系统负荷预测是根据电力负荷经济社会气象等历史数据，探索电力负荷历史数据变化规律对未来负荷的影响，寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在联系，对未来电力负荷进行科学的预测。电力负荷预测，在电力进入市场化运行后，其实质是对电力市场需求的预测。电力供需瞬时平衡的特点决定电力行业的预测比其他行业更为紧迫。电力负荷预测在电力系统中的地位和作用扮演着十分重要的角色。准确的电力负荷预测，不仅是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活充足的电力需要，更是电力工业自身健康发展的需要。电力负荷预测是供电部门的重要工作之，准确的负荷预测，可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理。

2、预测的结果最好。文献采用小波分析与周期自回归模型相结合，应用于短期负荷预测中，与单周期自回归模型相比较，有效地提高了预测精度。支持向量机法贝尔实验室的等人提出了种新的机器学理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。准确的负荷预测结果，演着十分重要的角色。准确的电力负荷预测，不仅是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活充足的电力需要，更是电力工业自身健康发展的需要。电力负荷预测是供电部门的重要工作之，准确的负荷预测，可以经济合系，对未来电力负荷进行科学的预测。电力负荷预测，在电力进入市场化运行后，其实质是对电力市场需求的预测。电力供需瞬时平衡的特点决定电力行业的预测比其他行业更为紧迫。电力负荷预测在电力系。

3、脉，经济要发展，电力是先行。电力负荷预测对电力系统安全经济运行有着至关重要的作用。电力系统负荷预测技术随着负荷预测的重要性而快速发展的，相对而言，短期负荷预测理论更加丰富，伴随着信息处理人工智能等新兴学科的飞速发展，短期负荷预测方法得到了突飞猛进的发展。短期负荷预测的方法主要有时间序列法卡尔曼滤波法指数平滑法小波分析法神经网络法支持向量机法组合预测法等，它们都有各自的特点和适用范围。负荷预测的核心问题是预测的技术和方法问题，或者说是预测的数学模型问题。综合比较了各种方法，本文选择得到广泛研究和应用的小波分析法和机器学习法，建立结合了小波分析和机器学习的预测模型，并用实际数据验证了该模型的有效性。万方数据三峡大学硕士学位论文绪论电力系统负荷预测概念和意义负荷是指电力需求量或者用电量，即广义负荷，而需求量是指能量的时间变化率，即功率。也可以说。

4、，通常分为长期中期短期和超短期负荷预测。长期负荷预测般指十年以上并以年为单位的预测，中期负荷预测指五年左右并以年为单位的预测。短期负荷预测是指年之内以月为单位的负荷预测，还指以周天小时为单位的负荷预测，通常预测未来个月度未来周未来天的负荷指标，也就是预测未来天小时中的负荷。超短期负荷预测是指未来小时未来半小时甚至未来十五分钟的预测。负荷按行业分类负荷预测可以分为城市民用负荷商业负荷农村后的结果即为所求的预测值。文献采用小波变换将负荷数据分解为不同频段的子序列，将分解后的子序列作为神经网络的输入，再对各个子序列进行建模训练预万方数据三峡大学硕士学位论文测。文献针对应用小波分析进行电力系统短期负荷预测时，讨论了如何选择小波基函数。以小波系作为母小波，当取不同值时，比较它们各自的预测精度。结果表明，当时，即作为短期电力负荷预测的小波基函数时，。

5、用小波函数多分辨率分析算法本章小结支持向量机理论支持向量机概述统计万方数据三峡大学硕士学位论文目录引言绪论电力系统负荷预测概念和意义电力系统万方数据三峡大学硕士学位论文目录引言绪论电力系统负荷预测概念和意义电力系统负荷预测基本原理本文的主要工作国内外电力负荷预测方法研究现状传统预测方法现代预测方法小波分析理论基础小波分析概述小波变换常用小波函数多分辨率分析算法本章小结支持向量机理论支持向量机概述统计学习理论基础支持向量机基础最小二乘支持向量机原理本章小结基于小波分析和机器学习的电力负荷预测小波最小二乘支持向量机预测法小波神经网络预测法两种方法模型误差比较本章小结总结与展望总结展望参考文献后记万方数据三峡大学硕士学位论文附录攻读硕士学位期间发表的部分学术论著万方数据三峡大学硕士学位论文引言电力工业是国家在能源领域的基础行业，电力是国民经济的。

6、安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。准确的负荷预测结果，有利于决定未来新的发电机组的安装，决定装机容量的大小时间和地点，决定电网的增容和改建，决定电网的建设和发展。电力系统负荷预测基本原理负荷预测分类负荷预测按时间分类电力负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期中期短期和超短期负荷预测。长期负荷预测般指十年以上并以年为单位的预测，中期负荷预测指五年左右并以年为单位的预测。短期负荷预测是指年之内以月为单位的负荷预测，还指以周天小时为单位的负荷预测，通常预测未来个月度未来周未来天的负荷指标，也就是预测未来天小时中的负荷。超短期负荷预测是指未来小时未来半小时甚至未来十五分钟的预测。负荷按行业分类负荷预测可以分为城市民用负荷商业负荷农村后的结果即为所求的预测值。文献采用小波变换将负荷数据分。

7、中的地位和作用扮接在电网用户所有用电设备在瞬间所消耗的功率之和。电力系统负荷预测是根据电力负荷经济社会气象等历史数据，探索电力负荷历史数据变化规律对未来负荷的影响，寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在联论电力系统负荷预测概念和意义负荷是指电力需求量或者用电量，即广义负荷，而需求量是指能量的时间变化率，即功率。也可以说负荷是发电厂供电地区或电网在瞬间多所承担的工作负荷。对用户来说，用电负荷是指连说是预测的数学模型问题。综合比较了各种方法，本文选择得到广泛研究和应用的小波分析法和机器学习法，建立结合了小波分析和机器学习的预测模型，并用实际数据验证了该模型的有效性。万方数据三峡大学硕士学位论文绪进的发展。短期负荷预测的方法主要有时间序列法卡尔曼滤波法指数平滑法小波分析法神经网络法支持向量机法组合预测法等，它们都有各自的特点和适用范围。负荷预测的。

8、首次提出模糊集合理论，它利用对事物的中介过渡性研究，找出其中量化规律，并为模糊预测法的研究奠定了坚实的理论基础。由于影响电力负荷的因素很多，可以利用模糊预测法综合统计分析电力负荷以及各种影响因素间的关系，把大量不确定的信息转化成确定的信息。采用模糊矩阵来反映电力负荷的需求量，并利用模糊理论对电力负荷变化的规律进行求解，从而实现电力负荷预测。模糊预测法在电力负荷预测中广泛应用，并取得了良好的效果。目前，与模糊理论相结合最多的是人工神经网络，即模糊神经网络法。模糊预测的优点是预测结果可以以预测区间及概率的形式呈现，且预测精度较高。缺点是需要的大量历史数据，才能辨识电力负荷趋势存在的相似性。万方数据三峡大学硕士学位论文组合预测法年贝特斯和格兰杰首次提出组合预测方法，之后，组合预测的研究取得了重大成果。组合预测是先分别求单个体模型预测值，然后加权。

9、心问题是预测的技术和方法问题，或者统安全经济运行有着至关重要的作用。电力系统负荷预测技术随着负荷预测的重要性而快速发展的，相对而言，短期负荷预测理论更加丰富，伴随着信息处理人工智能等新兴学科的飞速发展，短期负荷预测方法得到了突飞猛数据三峡大学硕士学位论文附录攻读硕士学位期间发表的部分学术论著万方数据三峡大学硕士学位论文引言电力工业是国家在能源领域的基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行。电力负荷预测对电力系学习理论基础支持向量机基础最小二乘支持向量机原理本章小结基于小波分析和机器学习的电力负荷预测小波最小二乘支持向量机预测法小波神经网络预测法两种方法模型误差比较本章小结总结与展望总结展望参考文献后记万方负荷预测基本原理本文的主要工作国内外电力负荷预测方法研究现状传统预测方法现代预测方法小波分析理论基础小波分析概述小波变换常。

10、完备的电力负荷预测模型。文献将支持向量机方法用于短期负荷预测，并且和人工神经网络进行比较，得出支持向量机计算时间短，预测精度高。文献首先利用蚁群优化算法对支持向量机中的核函数参数进行优化，再利用优化后的支持向量机进行短期负荷预测，克服了支持向量机局部收敛的问题。文献提出了粗糙集与支持向量机相结合的电力负荷预测方法，通过粗糙集属性简约算法对数据进行约简，剔除冗余信息，有效地增强了支持向量机学习能力。文献运用最小二乘支持向量机进行短期负荷预测，显示了最小二乘支持向量机在解决非线性和大规模回归问题具有的优势。文献利用主成分分析对电力负荷影响因素进行处理，压缩样本集的维数，加快学习速度。文献提出了种基于数据挖掘预处理的支持向量机模型，利用数据挖掘对训练样本进行有效的约简，提高支持向量机训练和预测速度。模糊逻辑法美国计算机与控制理论专家扎德教授在年。

11、术平均来得到它们的组合预测值。利用组合预测模型进行电力负荷预测，可以综合各个模型的优点，得到更为准确科学的预测结果。组合预测模型是式中，是对同预测对象进行负荷预测时，所选取的不同预测模型的数目是时刻组合预测模型得到的预测结果为时刻第种预测模型的预测值是第个模型的权重系数，且满足下式,从上式可以看出，对各所选取的模型赋予合适的权值，是组合预测法的重难点。般而言，对能更好拟合负荷预测结果的预测模型赋予较大的权重。负荷预测方法的实质都是基于获得预测对象的历史数据变化规律后，并把这种变化规律进行延伸，用来预测未来时刻的电力负荷值。从理论角度上看，电力负荷预测的数学理论核心是获取预测对象的历史数据变化规律以及与其影响因素之间的关系。预测模型本质上就是描述这种变化规律的数学函数。因此，选择合适的预测方法并建立预测模型，是负荷预测。

12、为不同频段的子序列，将分解后的子序列作为神经网络的输入，再对各个子序列进行建模训练预万方数据三峡大学硕士学位论文测。文献针对应用小波分析进行电力系统短期负荷预测时，讨论了如何选择小波基函数。以小波系作为母小波，当取不同值时，比较它们各自的预测精度。结果表明，当时，即作为短期电力负荷预测的小波基函数时，预测的结果最好。文献采用小波分析与周期自回归模型相结合，应用于短期负荷预测中，与单周期自回归模型相比较，有效地提高了预测精度。支持向量机法贝尔实验室的等人提出了种新的机器学习方法支持向量机与神经网络学习方法相比，它以结构风险最小化为原则,对样本有较好的泛化能力。训练相当于求解个二次规划问题，避免了局部极值问题。具有推广能力强可以得到全局最优和预测精度高等特点。支持向量机在解决小规模样本非线性高维数等实际问题具有很大的优势，因此，可用来建立比。

参考资料：

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