精確的負荷預(yù)測是進行供電交易計劃及調(diào)試計劃的重要前提,它能確保在決策是否需要調(diào)控發(fā)電量以及是否需要啟停機組時能做出正確的判斷,從而能夠在滿足正常供電需求的前提下,最大限度的節(jié)約成本,并且保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。影響電力負荷預(yù)測精確性的因素很多,比如氣候變化、人類活動和社會發(fā)展等。本文以提高負荷數(shù)據(jù)的預(yù)測精度為前提,提出了基于改進小波閾值函數(shù)的負荷數(shù)據(jù)處理方法,運用小波閾值函數(shù)對負荷預(yù)測數(shù)據(jù)進行減噪處理,使得其呈現(xiàn)出更高的信噪比;并針對傳統(tǒng)負荷預(yù)測方法具有一定的局限性,本文提出了一種基于支持向量機回歸的混沌預(yù)測模型,該模型能夠很好地利用支持向量機的泛化能力,對混沌預(yù)測模型進行改進,提升模型計算精度。本文在經(jīng)過小波閾值函數(shù)減噪處理、相空間重構(gòu)、規(guī)整化、誤差檢驗體系、相空間重構(gòu)的參數(shù)篩選、支持向量機回歸的參數(shù)篩選等過程之后,對實際負荷數(shù)據(jù)進行了短期負荷預(yù)測的仿真分析,同時結(jié)合三種傳統(tǒng)的預(yù)測方法對本文的負荷預(yù)報結(jié)果進行了對比與分析,驗證了本文所提預(yù)測方法的精確性以及在短期負荷預(yù)測中的可行性。
【學(xué)位單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM715
【部分圖文】：

圖 2.1 哈爾型圖像西哥草帽型小波基函數(shù)草帽型 WT 基映射，其特征為基于 Gauss 平滑映射（Ga入映射進行 WT。該方法在計算機科學(xué)的視覺圖像處理其方程為式(2.8)所示。2124 22( ) (1 )3t x x e 現(xiàn)了墨西哥草帽型 WT 基映射的圖樣，見圖樣 2.2。

入映射進行 WT。該方法在計算機科學(xué)的視覺圖像處理其方程為式(2.8)所示。2124 22( ) (1 )3t x x e 現(xiàn)了墨西哥草帽型 WT 基映射的圖樣，見圖樣 2.2。

圖 2.5 IWTH 的圖像以及對比圖-1 0 1-101 =1-1 0 1-101 =1-1 0 1-101 =1-1 0 1-101 =10-1 0 1-101 =10-1 0 1-101 =10-1 0 1-101 =100-1 0 1-101 =100-1 0 1-101 =100
【參考文獻】

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本文編號：2863275