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为了提高电力系统短期负荷预测的精度，提出了基于小波分析的人工神经网络（ANN）和累积式自回归滑动平均（ARIMA）模型的组合预测方法。针对电力系统负荷具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点，首先利用小波变换对负荷序列进行小波分解与单支重构，得到各频段上的近似序列和细节序列。根据各序列的自身特点，将经奇异性检测后的数据分别采用相匹配的BP模型和ARIMA模型进行预测，最后将各负荷序列的预测结果加以组合得到最终的预测结果。经实际算例验证，该方法能够有效地提高预测精度。