基于频带能量的小波网络：一种有效的电力负荷预测方法

本文主要探讨了小波神经网络在2003年在短期电力负荷预测中的应用。小波网络作为一种结合小波变换理论与人工神经网络的新型网络模型，其独特的时频局域化特性、自学习功能以及高度的非线性逼近和容错能力使其在电力负荷预测领域展现出巨大潜力。然而，传统的建模方法存在一个挑战，即如何有效地对无限长的小波级数进行截断，以保证模型的精度和稳定性。 为解决这一问题，论文提出了一种基于频带能量的小波级数截断方法。这种方法摆脱了对个人经验的依赖，通过计算每个小波基函数在特定频带内的能量，选择具有足够逼近能力的部分进行截断，从而确保小波网络的逼近性能。这种科学且客观的截断策略使得模型更为精确，避免了主观判断带来的不确定性。 作者将这个改进的方法与正交最小二乘法相结合，构建了一个适用于电力负荷预测的小波网络模型。实验结果显示，采用这种方法建立的模型不仅结构简洁清晰，而且预测结果准确，具有较高的预测精度和可靠性。这对于电力部门的规划和运行调度至关重要，能够帮助保证电力系统的稳定性和经济性。 论文还强调了短期电力负荷预测在电力系统中的关键作用，它是电力规划和运行的基础，直接影响电网的效率和安全性。通过将小波神经网络技术应用于实际的赣南地区电力负荷预测，实验证明了这种方法的有效性和实用性。 这篇论文不仅解决了小波网络建模中的一个重要技术难题，也为电力负荷预测提供了一种创新且高效的工具，为电力行业的决策支持提供了有力的数据支持。在未来的研究中，这种方法可能会进一步推动电力系统管理和优化的发展。