负荷预测数据特征分析与处理
为提高负荷预测准确性，在预测前用一定的数学手段把用电负荷分解为趋势项、周期变量和随机变量。然后根据各个变量的特性，选择预测模型，分别进行时序外推，将外推结果叠加，以达到预测的目的。对负荷数据进行分析，提取特征值并予以处理，是重要的途径。本文介绍了基于人工神经网络预测待测目的3个参数而把负荷数据降维处理为3 个特征参数的方法，多元统计分析的主成份分析方法是对多维矢量数据提取主要特征分量的方法和小波分析方法。
负荷预测 特征分量 小波分析 人工神经网络 电力系统
贾玲 王锦
广东电网公司汕尾供电局,广东汕尾,516600
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2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）