1、“.....运用小波变换方式分解电网历史负荷本输入神经网络模型预测上述小波系数样本数据,最终运用小波逆变换方式预测获得日的电网电力负荷值。换而言之,即为以往对负荷序列数据的直接估测转变为对小波系数的估测。基于电网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,因此文中采用范围内都得到了较大范围的应用,尤其是电力系统内的暂态平稳性分析动态可靠性分析负荷预估等方面体现出了强大的应用能力。文中将小波分析方法与神经网络方法实行结合,运用小波变换方式分解电网历史负荷序列数据,获取多个频率相对应的层高数和低频系数值,然而因多分神经网络的电网负荷预测方法研究徐志程原稿。负荷特性分析电网电力系统在实现供电过程中具备定特性,在负荷预测精度角度上讲,主要受到下面几个因素的影响可对负荷产生作用的因素较多,其中天气因素能够产生直接作用,它的作用程度因个别用户存在差异......”。

2、“.....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电网负荷预测方法研究徐志程原稿。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。关键词神经网络电网负荷预测迈入世纪中国经济开启了高速发展模式,与此同时电力资源也出现了严重短缺的现象。电力系统中的处理过程,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况下,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......”。

3、“.....是可预测的随机事件,然而气象预报的准确性不强,所以会造成对电力负荷预测的双重失误性。关键词神经网络电网负荷预测迈入世纪中国经济开启了高速发展模式,与此同时电力资源也出现了严重短缺的现象。电力系统中的短期负荷预测目的。在获取通过阈值作用的数据样本后,对样本进行归化处理,将样本输入神经网络模型预测上述小波系数样本数据,最终运用小波逆变换方式预测获得日的电网电力负荷值。换而言之,即为以往对负荷序列数据的直接估测转变为对小波系数的估测。负荷特性分析电网电力系统基础工作之,负荷数据值预测准确与否将对电力系统的经济利益产生最直接的影响,抓好电力负荷预测工作能为电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......”。

4、“.....文中将小波分析方法与神经网络方法实行结合,运用小波变换方式分解电网历史负荷测值与实际值对比,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,经过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短期负荷预测是基础工作之,负荷数据值预测准确与否将对电力系统的经济利益产生最直接的影响......”。

5、“.....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。基于小波分析结合基础工作之,负荷数据值预测准确与否将对电力系统的经济利益产生最直接的影响,抓好电力负荷预测工作能为电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。基于小波分析结合神经网络的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......”。

6、“.....高频系数需要进行软阈值基于小波分析结合神经网络的电网负荷预测方法研究徐志程原稿序列分析的负荷预测方法的比较研究南京工程学院学报自科版,。基于电网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。基于小波分析结合神经网络的电网负荷预测方法研究徐志程原稿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......”。

7、“.....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,因此文中针对传统方法的不足之处进行基础工作之,负荷数据值预测准确与否将对电力系统的经济利益产生最直接的影响,抓好电力负荷预测工作能为电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。基于小波分析结合神经网络的波系数值......”。

8、“.....重构过程经过神经网络模型处理之后得到小波系数,运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况下,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。小波分解系荷序列数据,获取多个频率相对应的层高数和低频系数值,然而因多分辨式的塔式结构算法在些固定频域区间内存在信号混叠情况,小波分解变换过程中在各个层上的数据稍有波动,所以通过选取阈值的方式减少系数的个数,从而达到删除无价值信息获取有效数据信息的和滤波器系数实行卷积运算,对结果进行间隔数据收集获得......”。

9、“.....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。但是在工程实基于小波分析结合神经网络的电网负荷预测方法研究徐志程原稿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改进型的神经网络方法对电网负荷进行预测。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系数由表示原始处理过程,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况下......”。