摘要: 为了提高短期负荷预测的精度，提出了将Mallat算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)结合的短期负荷预测方法。以西北电网某市运行数据为例，建立短期负荷预测的M-LSSVM模型。利用Mallat分解算法对负荷时间序列进行分解，得到不同频率特征的分解序列，对分解后各分量建立相应的最小二乘支向量机模型，并采用改进的交叉验证法选择适当的预测模型的参数，最后将各模型的预测结果进行重构得到最终预测值。仿真实例表明，短期负荷预测的平均绝对误差为1.27%，提高了预测精度，突出了此预测方法的有效性。