【摘 要】
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精准的负荷预测对售电公司在电力市场中的运行起着十分重要的作用,而企业用户的负荷受多种因素的影响具有不平稳的特性,对此,提出了基于离散小波分解和粒子群优化的季节性Holt⁃Winters模型的短期负荷预测方法。针对原始负荷序列周期性不平稳的特性,利用离散小波变换对原始负荷序列进行分解,并采用季节性Holt⁃Winters模型进行预测,同时借助小波去噪和粒子群算法进一步提高预测模型的准确性。小波去噪在过滤原始数据中潜在的噪声的同时,对数据进行平滑处理,而粒子群算法能让Holt⁃Winters模型在训练过程找到
【机 构】
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福建电力交易中心有限公司,国网信通亿力科技有限责任公司,福州大学电气工程与自动化学院
【基金项目】
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福建省高校产学合作项目(2019H600)。
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精准的负荷预测对售电公司在电力市场中的运行起着十分重要的作用,而企业用户的负荷受多种因素的影响具有不平稳的特性,对此,提出了基于离散小波分解和粒子群优化的季节性Holt⁃Winters模型的短期负荷预测方法。针对原始负荷序列周期性不平稳的特性,利用离散小波变换对原始负荷序列进行分解,并采用季节性Holt⁃Winters模型进行预测,同时借助小波去噪和粒子群算法进一步提高预测模型的准确性。小波去噪在过滤原始数据中潜在的噪声的同时,对数据进行平滑处理,而粒子群算法能让Holt⁃Winters模型在训练过程找到
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