【摘 要】
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为提高负荷预测精度,降低电力系统规划决策的保守性,本文提出了一种基于小波-原子稀疏分解（WD-ASD）的超短期负荷预测模型。该模型使用模糊聚类算法提取相似日为历史数据,采用小
【机 构】
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电力电子节能与传动控制河北省重点实验室、燕山大学,华北电力大学电气与电子工程学院,北京亦庄国际开发建设有限公司
【基金项目】
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河北省高等学校科学技术研究项目（QN2016064）
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为提高负荷预测精度,降低电力系统规划决策的保守性,本文提出了一种基于小波-原子稀疏分解（WD-ASD）的超短期负荷预测模型。该模型使用模糊聚类算法提取相似日为历史数据,采用小波分解（WD）作为前置环节,以基于原子表达式的自预测和基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的残余分量预测为基础构建原子稀疏分解（ASD）预测模型,分别对负荷的高低频分量进行预测,并将结果相加得到最终预测值。其中ASD分解过程由正弦原子库自适应匹配分解完成,并将粒子群算法（PSO）和正交匹配追踪（OMP）算法相结合以增强原子稀疏分解能力
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