【摘 要】
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微网短期负荷预测对微网系统安全、经济的运行有重要的意义。微网短期负荷预测中,白噪声的存在导致了预测的准确率上限。如何从微网短期负荷序列中识别并分离白噪声,是尚未解
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微网短期负荷预测对微网系统安全、经济的运行有重要的意义。微网短期负荷预测中,白噪声的存在导致了预测的准确率上限。如何从微网短期负荷序列中识别并分离白噪声,是尚未解决的难题。准确的分离白噪声,可以确定比较优化的预测模型与方法,确定组合预测模型的数目,得出概率化预测结果,对于微网短期负荷预测具有十分重要的意义。本文具体研究内容和结果如下:(1)采用Matlab进行了四种小波函数、软硬阈值函数下小波阈值去噪数值实验,验证了小波去噪与时间序列分析中的平滑法有相似之处,四种小波去噪效果的优劣与移动平均法和指数平滑法(接近于正态的)的好坏有某种对应关系,并从理论上推断构造更好的平滑系数的可能性。(2)采用解析形式探索了功率谱分离白噪声的可能性,并对AR(1)序列、AR(2)序列进行去噪研究。小波去噪和差分去噪按频率划分信号与噪声,对于低频信号高频噪声序列去噪有效,而功率谱去噪按幅值划分信号与噪声,对于序列是低频噪声高频信号的情形仍有效。在信号和噪声在频率域上不存在相互抵消的情况下,功率谱分离噪声方差效果显著。(3)在Smith和Wallis对预测之谜给出的经验解释的基础上,采用数理统计学进行了理论解释,研究了样本容量对组合权重的影响。(4)采用差分法和小波对eunite原始负荷序列的48个抽样序列进行去噪研究,发现差分法去噪对低频信号高频噪声序列的效果要优于小波去噪,验证抽样序列方差比原序列方差大。
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