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输入变量的选择是直接影响到短期负荷预测精度的关键步骤.本文提出了一种基于谱分析的输入变量选择新方法.该方法采用快速傅立叶变换(FFT)进行负荷数据的预处理,运用了滤波算法及小时负荷曲线的频谱分析对数据进行分析,得出被研究系统负荷的周期特性,继而提取反映被预测系统负荷真实特性的输入变量.利用该思路构造的基于人工神经网络的负荷预测方案被用来预测广东省网的负荷,与其他普遍采用的输入变量预测结果相比较表明了该方案在短期负荷预测中的有效性.