摘 要：文章提出了一種日負(fù)荷預(yù)測的新模型。這是一種基于非線性小波的神經(jīng)函數(shù)。這個(gè)小波網(wǎng)絡(luò)由小波基函數(shù)構(gòu)成，并且已經(jīng)得到了全局最優(yōu)解。我們克服了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固有缺陷即其學(xué)習(xí)速度慢，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是難以合理確定并且它會產(chǎn)生局部最小點(diǎn)。我們可以從實(shí)例中看到，這個(gè)方法可以提高負(fù)荷預(yù)測的精確性和其學(xué)習(xí)速度，并且可以將其應(yīng)用于農(nóng)業(yè)日電力負(fù)荷預(yù)測。

關(guān)鍵詞：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；負(fù)荷預(yù)測

一個(gè)日電力負(fù)荷預(yù)測意味著負(fù)荷預(yù)測的時(shí)間單位是小時(shí)、天或者月。由于其本身趨勢有很強(qiáng)的隨機(jī)性，導(dǎo)致對其進(jìn)行數(shù)學(xué)建模產(chǎn)生了一定的困難。而對預(yù)測的精準(zhǔn)性的提高也是很困難的。到目前為止，最有效的預(yù)測方法之一就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它可以表達(dá)一個(gè)很復(fù)雜的非線性函數(shù)，但與此同時(shí)，它有一些內(nèi)在固有的缺陷即它的學(xué)習(xí)速度很慢，并且其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是難以合理確定并且它會產(chǎn)生局部最小點(diǎn)。我們采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測來解決這些問題。首先，子波系列是通過膨脹、收縮因子和翻譯因子得到的，而后構(gòu)成了一個(gè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因?yàn)閮蓚€(gè)新的參數(shù)（膨脹、收縮因子和翻譯因子）被使用，使得小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自由度比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自由度更高，也因此有更好的函數(shù)逼近能力。

1 小波的概念和小波變換

3 短期日負(fù)荷預(yù)測應(yīng)用

為了實(shí)施文章提出的新方法，我們將中國武漢的日負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，測試2006年10月20日整天24小時(shí)的農(nóng)業(yè)負(fù)荷數(shù)據(jù)。為了比對兩種模型，將分別選擇小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過模仿計(jì)算，我們知道的前者的精度和速度提高了不少。

4 結(jié)束語

在文章中，我們提出了一種新的農(nóng)業(yè)電力日負(fù)荷預(yù)測的模型——基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它克服了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的缺陷，即它的學(xué)習(xí)速度慢并且其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是難以合理確定并且它會產(chǎn)生局部最小點(diǎn)。其神經(jīng)函數(shù)是基于非線性小波。我們得到全球最佳的擬合效果。并且提高了精度。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由逐步測試方法來確定，因?yàn)樵摼W(wǎng)絡(luò)是一個(gè)單一的隱含層結(jié)構(gòu)，它的速度明顯的提高，可以用來預(yù)測農(nóng)業(yè)日負(fù)荷。通過仿真計(jì)算，我們證明了新的模型的有效性。

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作者簡介：楊雄（1988-），男，江西南昌人，本科，助理工程師，主要研究方向：電力系統(tǒng)負(fù)荷分析、風(fēng)力發(fā)電工程建設(shè)。