摘要
本发明公开一种基于小波分解的空调负荷剥离方法,旨在提高空调负荷剥离的精度与效率。利用Daubechies小波基函数及Mallat算法对原始数据进行分解,分解为多组分量;通过对各分量进行线性与非线性相关性分析,确定相关性高的特征分量;利用皮尔逊系数和灰色关联度分析进行线性与非线性拟合。最后,经过去耦合处理得到剥离后的空调负荷数据。本发明利用小波分解的方法进行空调负荷剥离,考虑了线性和非线性影响,避免了单一关系的局限,提高整合后数据的精确性和可靠性。此外,本发明还可以根据实际需求对剥离后的空调负荷数据进行进一步分析和应用,以满足电力系统的安全运行和经济效益的要求,对于确保电力系统的安全运行和经济效益具有积极的推动作用。
技术关键词
负荷
非线性
皮尔逊相关系数
空调
剥离方法
序列
高通滤波器
舒适度
Mallat算法
灰色关联度分析
风速
重构
数据
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