论文部分内容阅读
电力系统是国家经济、社会健康发展的关键环节,是人们生活的基本设施,而高精度的电力负荷预测数据,能够为电力系统的调度、发电机组的安装、电网规划等提供有效数据信息,从而保障整个电网系统的稳定运行。但在天气变化、社会活动和节假日等多种因素的影响下,电力负荷数据存在着较强的非线性和非平稳性,直接建模会影响预测结果的准确性。本文结合局域波分解、粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,提出了一种混合预测方法,即基于四中点估计法建立DEMD-LSSVM模型进行短期负荷预测,其主要思想是用抑制端点效应的局域波算法分解原