1、“.....小波分解器由和代表,同时也可解释为滤波器系数原始信号在层中低频范围内的小波网安全运营及获取经济效益提供良好保证。电网中的负荷预测不但是电力系统规划设计的首要目标之,更是电力系统正常稳定运行的保障。小波分解过程将神经网络法与小波分解法进行有效结合,重点在于小波尺度的选择,如果选取尺度少的情况下,信号具有的特殊性质不能有效获取如果选取尺度多的情况下,模型构科版,。基于小波分析结合神经网络的电网负荷预测方法研究原稿。小波分解过程将神经网络法与小波分解法进行有效结合,重点在于小波尺度的选择,如果选取尺度少的情况下,信号具有的特殊性质不能有效获取如果选取尺度多的情况下,模型构建复杂,负荷预测准确性将会降低,故文中选择层为合理尺度统方法的不足之处进行优化,引进小波分解方法,将两种方法的优点实行结合,利用小波变换理论对负荷预测过程中的非价值信息进行剔除,获取能够真实反映电网负荷的规律数据......”。

2、“.....实现电网电力负荷的有效预测过程。仿真结果显示,通过运用文中方法对电网电力负荷值预测后获得预测值与实际值对基于小波分析结合神经网络的电网负荷预测方法研究原稿围,可描述归化处理过程在获取归化数据后,运用神经网络以各层系数为样本进行估测。通过神经网络模型输出后运用以下步骤进行再次变换为小波系数值,可描述该步骤为上述与公式中归化处理后的系数为是示小波系数小波尺度中该层中系数最大值和最小值分别是与。重构过程经过神经网络模型处理之后得到小波用小波重构算法对上述小波系数实现数据重构过程,进而获得估测日期的电网地理负荷预测值,可描述重构步骤为上式中是小波分解的层数量,分别表示低高频域范围内滤波器系数值,是时域范围内的重构滤波器。重构步骤的意义为原始信号在尺度层低频范围内小波系数为原始信号在尺度低频域区间内的小波系数是,经下,该系数值要重置小波系数大于阈值的情况下......”。

3、“.....能够令高频信号范围内的小波系数数量降低,有助于输入神经网络模型中。小波分解系数处理过程为规避神经网络的神经元产生饱和情况,需要采取归化方法对样本实现处理过程,经过处理后的训练样本值要在,区间数值要重置小波系数大于阈值的情况下,该系数值要变换为两者之差。经过阈值作用后,能够令高频信号范围内的小波系数数量降低,有助于输入神经网络模型中。小波分解系数处理过程为规避神经网络的神经元产生饱和情况,需要采取归化方法对样本实现处理过程,经过处理后的训练样本值要在,区间范围,可运算,对结果进行间隔数据收集获得。阈值作用过程将分解后获得的各层系数实行阈值选取,同时对高频系数进行软阈值处理。因为输入到神经网络模型中的数据要求平稳性,所以通过上述步骤降低获取系数个数,最终实现提取有效信息的目的。但是在工程实际应用中,运用阈值作用方法对低频信号进行处理时,部分有述归化处理过程在获取归化数据后......”。

4、“.....通过神经网络模型输出后运用以下步骤进行再次变换为小波系数值,可描述该步骤为上述与公式中归化处理后的系数为是示小波系数小波尺度中该层中系数最大值和最小值分别是与。重构过程经过神经网络模型处理之后得到小波系数,运电网电力预测时出现的特殊事件也会导致预测精度产生较大差别,例如季节不同电量使用情况的重大差异等。选择类小波进行分解,具体过程可作如下描述上式中表示离散时间序列号,其中表示原始信号,层数为,其中时域范围内,小波分解器由和代表,同时也可解释为滤波器系数原始信号在层中低频范围内的小波院学报自科版,。基于小波分析结合神经网络的电网负荷预测方法研究原稿。电网电力预测时出现的特殊事件也会导致预测精度产生较大差别,例如季节不同电量使用情况的重大差异等。电网负荷预测过程中需要大量资料数据,而该部分资料并不能确保其具有定的可信度,所以电力负荷预测会出现些误差。基于电......”。

5、“.....再与同层次上高频范围内的小波系数经过隔点插零和重构滤波系数实行卷积后,相加之和获得重构后的信号。多次重复以上步骤,直到第尺度层次,获得最终重构信号。电网具有波动性强易受外界因素影响的特性,传统神经网络对电力负荷预测的准确性存在明显不足,因此文隔点插零和重构滤波系数实行卷积后,再与同层次上高频范围内的小波系数经过隔点插零和重构滤波系数实行卷积后,相加之和获得重构后的信号。多次重复以上步骤,直到第尺度层次,获得最终重构信号。电网具有波动性强易受外界因素影响的特性,传统神经网络对电力负荷预测的准确性存在明显不足,因此文中针对述归化处理过程在获取归化数据后,运用神经网络以各层系数为样本进行估测。通过神经网络模型输出后运用以下步骤进行再次变换为小波系数值,可描述该步骤为上述与公式中归化处理后的系数为是示小波系数小波尺度中该层中系数最大值和最小值分别是与......”。

6、“.....运围,可描述归化处理过程在获取归化数据后,运用神经网络以各层系数为样本进行估测。通过神经网络模型输出后运用以下步骤进行再次变换为小波系数值,可描述该步骤为上述与公式中归化处理后的系数为是示小波系数小波尺度中该层中系数最大值和最小值分别是与。重构过程经过神经网络模型处理之后得到小波部分有效信息则会删除,为规避上述误删低频信号范围内具有价值信息的现象,小波分解步骤后各层选取阈值时,低频信号范围内不作阈值选择,将对高频信号范围内的数据,依据各层次特性选取相对阈值。高频系数需要进行软阈值处理过程,小波分解方法运用软阈值对小波系数值实行量化,小波系数等于或是小于阈值的情基于小波分析结合神经网络的电网负荷预测方法研究原稿存在显著的随机特性,采用传统电力负荷预测方法不能有效达到精度目标,因此文中采用改进型的神经网络方法对电网负荷进行预测......”。

7、“.....电网负荷预测过程中需要大量资料数据,而该部分资料并不能确保其具有定的可信度,所以电力负荷预测会出现些误围,可描述归化处理过程在获取归化数据后,运用神经网络以各层系数为样本进行估测。通过神经网络模型输出后运用以下步骤进行再次变换为小波系数值,可描述该步骤为上述与公式中归化处理后的系数为是示小波系数小波尺度中该层中系数最大值和最小值分别是与。重构过程经过神经网络模型处理之后得到小波际值对比,电力负荷值预测精度强,表明该方法性能优良。参考文献周旭,来庭煜,饶佳黎基于神经网络模型的电力系统短期负荷预测通信电源技术,康田园,尹淑萍,王现法,等大型城市电网负荷特性及其影响因素分析电测与仪表,蒋增林,叶江明,陈昊基于时间序列分析的负荷预测方法的比较研究南京工程内的小波系数由表示原始信号在层中高频范围内的小波系数由表示。以上小波分解的意义可解释为假定待检测信号是......”。

8、“.....低频域区间内可通过原始信号在尺度上通过小波系数与卷积计算以后获得,对结果进行间隔数据收集获得高频范围内是由原始信号在层获得小波系数和滤波器系数中针对传统方法的不足之处进行优化,引进小波分解方法,将两种方法的优点实行结合,利用小波变换理论对负荷预测过程中的非价值信息进行剔除,获取能够真实反映电网负荷的规律数据,从而输入神经网络结构,实现电网电力负荷的有效预测过程。仿真结果显示,通过运用文中方法对电网电力负荷值预测后获得预测值与述归化处理过程在获取归化数据后,运用神经网络以各层系数为样本进行估测。通过神经网络模型输出后运用以下步骤进行再次变换为小波系数值,可描述该步骤为上述与公式中归化处理后的系数为是示小波系数小波尺度中该层中系数最大值和最小值分别是与。重构过程经过神经网络模型处理之后得到小波系数,运数,运用小波重构算法对上述小波系数实现数据重构过程......”。

9、“.....可描述重构步骤为上式中是小波分解的层数量,分别表示低高频域范围内滤波器系数值,是时域范围内的重构滤波器。重构步骤的意义为原始信号在尺度层低频范围内小波系数为原始信号在尺度低频域区间内的小波系数下,该系数值要重置小波系数大于阈值的情况下,该系数值要变换为两者之差。经过阈值作用后,能够令高频信号范围内的小波系数数量降低,有助于输入神经网络模型中。小波分解系数处理过程为规避神经网络的神经元产生饱和情况,需要采取归化方法对样本实现处理过程,经过处理后的训练样本值要在,区间波系数由表示原始信号在层中高频范围内的小波系数由表示。以上小波分解的意义可解释为假定待检测信号是,该信号能够分解成低频和高频两个部分,低频域区间内可通过原始信号在尺度上通过小波系数与卷积计算以后获得,对结果进行间隔数据收集获得高频范围内是由原始信号在层获得小波系数和滤波器系数实行卷行卷积运算......”。