傅里叶变换残差修正的电力负荷预测模型

"基于灰色傅里叶变换残差修正的电力负荷预测模型" 本文探讨了一种新的电力负荷预测模型，该模型结合了灰色理论和傅里叶变换，旨在提高预测精度。在电力系统中，准确的负荷预测对于保障电网的安全稳定运行至关重要。传统的预测方法，如回归模型、时间序列模型、人工神经网络、小波分析和模糊逻辑模型等，各有优缺点，不能完全满足需求。 文章首先介绍了负荷预测的重要性，强调了在电力供需平衡中的作用。接着，它指出了现有方法的局限性，如人工神经网络的局部极小和收敛速度问题，以及传统灰色模型的预测精度不足。 作者提出的新模型采用了灰色傅里叶变换残差修正策略。首先，通过滑动平均法处理原始数据，减少异常值对预测的干扰。然后，运用傅里叶变换对改进后的数据进行处理，傅里叶变换能够分解信号为不同频率的正弦波，有助于去除噪声，提取出关键的负荷信息。这种方法对残差进行修正，以克服样本数据中偶然因素的影响，提高了预测的准确性。 模型的实施步骤包括：(1) 使用滑动平均法对原始负荷数据进行平滑处理；(2) 应用灰色GM（1，1）模型进行初步预测，获取残差序列；(3) 将残差序列通过傅里叶变换转化为频域表示，提取关键信息；(4) 逆傅里叶变换回时域，修正残差；(5) 结合修正后的残差，再次应用灰色模型进行预测，从而得到最终的负荷预测值。 通过与一般灰色预测模型和灰色马尔可夫模型的比较，算例分析显示，提出的模型在预测精度上有所提升，验证了该模型的有效性和实用性。灰色马尔可夫模型虽然考虑了残差的二次预测，但假设残差遵循固定状态转移矩阵，缺乏动态性。而本文的模型利用傅里叶变换动态地处理残差，提高了预测的灵活性和准确性。 基于灰色傅里叶变换残差修正的电力负荷预测模型为电力系统的负荷预测提供了一个新的工具，有望在实际应用中进一步优化电力供需的平衡，提高电力系统的运行效率和稳定性。