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短期负荷预测尤其是在电力,风能方面越来越受到重视,从短期负荷序列中分离出白噪声,降低预测的误差,对电力系统的安全运行,风能的有效利用,经济的发展具有重要的意义。白噪声的存在造成了时间负荷序列准确预测的不可达上限,它也是找到更好的预测模型的关键。在实际预测中,温度,数值运算的有效位数等一系列因素增加了预测误差,降低了预测准确度。如何解决这些问题,是本文将要研究的内容。本文具体研究内容和结果如下:1)根据Cramer分解定理,非平稳时间序列可以分解为信号和噪声两部分。当满足信号低频噪声高