【摘 要】
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电力系统整体结构能够稳步安全地运行是国家快速经济发展的重要前提,随着我国用电地区科学有序地扩大,用电需求和电网改造对电网规划调度提出更高的要求,短期电力负荷预测是负荷预测非常重要的一部分,它对电力系统中各项发电、输电、配电设备维护运营提供科学合理的安排计划依据。而我国电网用电负荷面临更多不确定因素的影响,短期电力负荷预测也是现在急需研究的课题之一。本文基于短期电力负荷预测为研究根本,在实际案例中进
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电力系统整体结构能够稳步安全地运行是国家快速经济发展的重要前提,随着我国用电地区科学有序地扩大,用电需求和电网改造对电网规划调度提出更高的要求,短期电力负荷预测是负荷预测非常重要的一部分,它对电力系统中各项发电、输电、配电设备维护运营提供科学合理的安排计划依据。而我国电网用电负荷面临更多不确定因素的影响,短期电力负荷预测也是现在急需研究的课题之一。本文基于短期电力负荷预测为研究根本,在实际案例中进行分析讨论,提出论文自身的论点并加以证明;本文的创新点与主要研究工作如下:（1）本文采用2018年江苏省宜兴市、无锡市-江阴市地区全社会用电负荷为实验数据集,在其中对用电负荷的日负荷周期性、周负荷周期性、季节负荷特性、地域负荷特性以及影响用电负荷的天气因素详细分析,充分讨论各个潜在性质对用电负荷的影响与联系。而且使用特征工程中的相空间法进一步优化预处理过程。（2）依据小波变换（WT）中过分依赖先验知识对参数选取的现象和经验模态分解（EMD）中存在模态混叠和端点效应,论文提出一种经验小波变换（EWT）结合深度信念网络（DBN）的短期负荷预测组合模型。EWT善于挖掘不确定多因素的时间序列中潜在特征,为构建训练矩阵做好充分准备;DBN采用前向预训练和反向微调训练模式,使得在学习过程能够取得较优的权重与偏置矩阵,神经元采用统计概率形式的神经元激活方式,这使得整个网络具有非常良好的处理多维特征的能力。（3）在EWT-DBN的基础上提出了一个新型多层组合模型,将EWT-DBN预测结果与原始训练矩阵合并导入宽度学习系统（BLS）中,BLS中多组特征映射节点可以更好地学习更高维度的数据。通过实例验证,EWT-DBN-BLS的预测性能优于众多模型。
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