基于多分辨率分析和傅立叶基神经网络的电力系统短期负荷预测

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提出了一种基于小波多分辨率分析和傅立叶基函数神经网络算法(FT-ANN)进行短期负荷预测方法.通过小波多分辨率分析把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后叠加得到负荷序列的最终预测结果.多分辨率分解能够提取负荷序列中一些周期性特征,符合周期傅立叶级数模型,并采用傅立叶基神经网络模型获得了预测结果.经实例验证,该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力.
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