微网短期负荷预测“机理+辨识”策略中的白噪声分离

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微网短期负荷预测“机理+辨识”策略中的白噪声分离

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毕业论文范文题目：微网短期负荷预测“机理+辨识”策略中的白噪声分离，论文范文关键词：微网短期负荷预测“机理+辨识”策略中的白噪声分离
微网短期负荷预测“机理+辨识”策略中的白噪声分离毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：科学的预测是正确决策的依据和保证。微网短期负荷预测是电力系统领域的一个前沿的重要研究课题,对含微网系统运行的安全性和经济性有重要的意义。对于一个特定的电力短期负荷记录(时间序列),存在预测准确率的上限。对微网负荷,预测准确率上限的大部分由白噪声的不可预测性（本文此处忽略..）引起。因此,研究负荷序列中的白噪声分离,具有重要的实际意义。一般地,从复杂时间序列中识别白噪声的正确分布函数,是尚未解决的困难理论问题。本文结合微网负荷预测,从理论上分析了白噪声与信号的相对性;采用小波等方法,研究了白噪声近似分离。依此进行了微网短期负（此处忽略..）荷模拟数据的白噪声分离研究。具体研究内容和结果如下:(1)结合微网负荷的特点,提出了微网负荷预测的“背景调整法”,并对背景形成的思路做了初步的探讨。(2)从理论上分析了有限长度(样本容量)时间序列中信号与噪声的相对性。根据Cramer分解定理,可将非平稳时间序列分解为（文章此处忽略..）信号和白噪声两部分。发现对于有限长度时间序列,趋势项和随机项的区分是相对的,白噪声和信号的区分是相对的。并通过小波去噪等数值仿真证实:样本容量越大,这种区分越准确。大体符合卡方分布规律。(3)得到了一个理想的白噪声序列,其性能显著优于用“伪随机数”生成的白噪（此处忽略..）声序列。(4)采用白噪声、AR(1)序列,评估了小波去噪的效果。并采用Bior4.4、Sym8、Db4、Coif5小波,对微网负荷模拟序列进行了白噪声分离。发现在功率谱上信号与噪声可分条件下,小波去噪有一定的实际价值。

以上为本篇毕业论文范文微网短期负荷预测“机理+辨识”策略中的白噪声分离的介绍部分。

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