基于小波神经网络和支持向量机的电网气象负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于小波神经网络和支持向量机的电网气象负荷预测方法。从电力数据中提取原始数据，采用聚类算法和主成分分析法结合对原始数据简化，再作标准化处理，输入标准化后的数据到支持向量机训练，获得负荷预测模型及第一预测负荷数据；输入标准化后的数据到小波神经网络训练获得训练后神经网络及第二预测负荷数据；根据第一第二预测负荷数据获得负荷预测模型。本发明充分考虑气象数据对负荷波动的影响，充分考虑数据的规模，通过聚类算法和主成分分析法，同时降低负荷和气象数据量，提出的预测模型，保证了支持向量机和小波神经网络模型的预测精度，提高了预测精度，解决了考虑气象因素而带来的预测精度低的难题。