本研究提出了一种基于小波变换的电力负荷时间序列预测方法，通过分解和重构技术提高预测精度，适用于电网调度与管理。
在电力系统运营与规划过程中，准确的负荷预测至关重要。一种先进的技术是“基于小波变换的时间序列负荷预测”，它利用了数学工具——小波分析的强大功能来处理非线性及非平稳的数据特征。
首先讨论一下小波变换：这种方法不同于传统的傅立叶变换只能提供全局频域信息，而能够在时间和频率上同时提供局部信息。因此，对于包含突变或瞬态特性的数据（如电力负荷），使用小波变换可以更好地捕捉其特性变化，并为后续分析和预测提供了丰富的细节。
接下来是多层感知器(MLP)的应用：这是一种前馈神经网络模型，具有学习复杂非线性关系的能力。在本案例中，经过小波变换处理后的电力负荷数据被输入到MLP模型进行训练与优化，从而构建出能够准确反映历史负载模式的预测工具。
文件`forecast.m`很可能包含了实现该预测算法的具体代码，并使用了MATLAB编程语言来完成神经网络的设计、训练及调试工作。而其他相关脚本如`atfilter.m`, `shell.m`以及函数如计算误差指标NMSE的功能可能分别用于数据预处理、流程管理或结果评估等环节。
整个负荷预测过程通常包括以下步骤：
1. 数据预处理：清洗和归一化历史电力需求记录。
2. 小波变换：利用特定的小波基对时间序列进行分解，提取关键特征。
3. 特征选择：根据小波系数的重要程度筛选出最具影响力的变量作为模型输入。
4. 构建预测模型：基于MLP框架或其他机器学习方法训练并优化模型性能。
5. 模型验证与评估：使用独立的数据集测试模型效果，并通过NMSE等标准衡量其准确性。
6. 实施未来负荷的预测任务。
综上所述，“基于小波变换的时间序列负荷预测”是一项结合了数学理论、人工智能技术及软件工具的应用实践，旨在提升电力系统中负载预估的质量与可靠性。此外，这项方法还可以在其他需要非线性时间序列分析的问题领域得到广泛应用和发展。
5星
