小波软阈值去噪和GRNN网络在月度负荷预测中的应用

摘要：

在介绍了小波阈值降噪理论和广义回归神经网络基本理论的基础上,针对电力系统的月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的复杂非线性特征,提出了一种月负荷预测新方法.首先对历史数据进行小波软阈值去噪,以横向历史数据和纵向历史数据作为神经网络的输入,建立了月度负荷预测模型,并将其应用于我国某地区月度负荷预测,结果表明:该模型既具有较好的鲁棒性,预测精度较高且较为稳定,又具有良好的实用性.

关键词：月度负荷预测、广义回归神经网络、小波软阈值、去噪

所属期刊栏目：37

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：59-62,85