小波去噪LS-SVM母线负荷预测方法

"基于小波去噪和LS-SVM的母线负荷预测" 在电力系统领域，负荷预测是一项至关重要的任务，它对于电力系统的规划、调度、控制具有基础性的作用，直接影响到系统的安全与经济运行。母线负荷预测作为负荷预测的一部分，其精确度对于提升调度精细化程度、制定生产计划、调整电网运行模式以及进行日前安全校核分析具有不可忽视的影响。 面对母线负荷数据基数小、波动大、多毛刺等特性，本文提出了一种创新的预处理方法。该方法结合了数据横向比较和小波去噪技术，旨在消除噪声干扰，提取出数据中的有效信息。小波去噪是一种有效的信号处理手段，能适应非平稳和局部特征变化的负荷数据，通过多分辨率分析去除负荷数据中的随机性和瞬时性波动。 在预处理的基础上，文章采用了最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines, LS-SVM)构建母线负荷预测模型。LS-SVM相较于传统的支持向量机，具有计算复杂度低、求解速度快的优势，特别适合处理大规模或高维度的数据。它通过最小化平方误差来构建决策边界，能有效处理非线性问题。 为了进一步优化LS-SVM模型的性能，文中应用了Bootstrap方法和遗传算法来选择和优化模型参数。Bootstrap方法是一种统计抽样技术，可以生成多个子样本以评估模型的稳定性和不确定性。遗传算法则是一种全局优化策略，能在大规模搜索空间中寻找最优解，确保模型参数设置的最优化。 实际数据的计算结果验证了这种方法的高预测精度，表明结合小波去噪和LS-SVM的母线负荷预测模型在处理复杂、波动的负荷数据时具有良好的适用性和准确性。这种方法的应用有助于电力系统调度的精准性和可靠性，为电力系统的高效运行提供了有力的技术支持。 关键词：母线负荷预测；数据预处理；小波去噪；最小二乘支持向量机；参数优化选取 中图分类号：TM7 这篇论文的贡献在于提供了一个结合先进数据处理技术与机器学习模型的母线负荷预测框架，对于提升电力系统的预测能力具有实际指导价值。