摘要
历史负荷数据是负荷预测和负荷特性分析的基础 ,错误数据和噪声会影响负荷预测和负荷特性分析的精度 ,在使用前必须做纠错和平滑处理。错误数据可以被看成是负荷曲线中的奇异点及不规则的突变部分。而小波变换系数模极大值的位置和幅度同信号的局部奇异性密切相关 ,利用这些极大值可以检测出信号的局部奇异性。该文根据小波变换模极大值同奇异点的关系 ,提出了一种根据小波奇异性检测确定负荷数据中错误的位置及类型的方法。所提方法通用性强 ,在纠错的同时可以进行消噪平滑处理。对实际负荷数据的计算也证明了该方法的有效性。
This paper discusses an application of wavelet singularity detection to load dat a error-correction and smoothing.Historical load data are the basis of load for ecasting and load feature analysis.False data and noises among load data will di sturb load forecasting and load feature analysis,so they must be corrected and s moothed before using.In nature,False data and noises are singularity points amon g load data.Wavelet transform can be used to estimate the local singularities.By analyzing the singularities,false data are found andcorrected,at the same time noises are removed.The validity of the method is proved by real data calculation .
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第11期105-108,113,共5页
Proceedings of the CSEE
