【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第6期 137-141页,共5页

【作 者】： 易弢 [1,4] ; 陈凤云 [2,4] ; 林扬宇 [2,4] ; 包宇庆 [3,4]

【摘 要】 为了合理安排电力系统的中期运行计划，针对月负荷曲线的特点，提出一种基于小波变换、无偏灰色预测模型和RBF（径向基函数）神经网络的月度电力负荷混合预测方法。首先，基于小波变换将月负荷历史数据进行分解，表明月度负荷具有连续增长和周期性波动的特征分量。其次，针对各分量不同变化规律，分别采用不同的预测法进行预测：针对连续增长的分量，采用无偏灰色预测模型进行预测；针对周期性波动的分量，采用RBF神经网络法进行预测。最后，将各分量的预测结果进行重构，得到未来几个月的负荷曲线。仿真结果表明所提出的月度负荷分析和预测方法是准确有效的。