一种小波神经网络的电力短期负荷模型研究

为了提高电力短时负荷预测精度，提出一种基于小波神经网络的短期负荷预测模型。通过小波分析进行负荷序列分解，获得不同频率负荷分量规律；由粒子群算法进行粒子群适应度排序，提升算法收敛速度和收敛能力；为避免算法陷入局部收敛性，引入混沌理论来增强全局搜索能力。将改进的PSO-WNN短期负荷预测模型应用于实例验证中表明：PSO-WNN模型相较于传统WNN模型和PSO模型对电力短时负荷的预测精度分别提高了3.16%和2.12%,预测效率提高了近一倍，算法能有效满足电力调度短时负荷预测的需求。