小波-SVM与神经网络混合方法提升电力负荷预测精度

本文主要探讨了小波支持向量机（SVM）与神经网络（NN）在电力负荷预测中的混合软计算方法。电力负荷预测是电力系统管理的关键环节，特别是在短期调度决策中起着至关重要的作用。随着电力需求的复杂性和不确定性增加，准确的预测能力变得尤为重要。 文章首先介绍了机器学习技术，特别是支持向量机和神经网络，它们作为软计算工具在处理非线性问题时表现出色。作者提到，小波分析作为一种数学工具，通过分解时间序列数据为高频和低频成分，能够揭示负荷数据的内在结构，从而增强模型的自学习能力和预测精度。 研究者夏昌浩、张蜜和曹锦将小波分析与SVM和NN相结合，针对实际历史负荷数据，设计了一种混合方法。他们通过优化算法来选择合适的网络结构、惩罚参数和核函数宽度等关键参数，对高频和低频负荷序列分别采用单分支预测策略。这种方法旨在提高预测模型的性能，特别关注的是小波支持向量机在预测精度方面的优势。 论文指出，相比于传统的负荷预测方法，这种混合策略能够更有效地捕捉负荷数据的动态特性，从而为电力公司的调度决策提供更为精确的信息。研究结果表明，小波支持向量机在电力负荷预测中的应用具有明显的优势，这对于电力系统的运行效率提升和成本控制具有积极意义。 值得注意的是，本文发表于《电气系统与信息技术学报》第五卷（2018年）第681页，是Elsevier的电子研究所（ERI）基于Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives (CC BY-NC-ND) 许可证的开放获取文章。这项工作是在2016年11月至2017年5月期间完成的，最终于2017年6月30日在线发布。通讯作者夏昌浩教授的邮箱和联系信息也提供了方便的沟通渠道。 这篇论文不仅提出了一个创新的软计算方法，而且为电力负荷预测领域的研究者和实践者提供了一个实用且高效的技术路线，对于提升电力系统运行的智能化和准确性具有重要意义。