摘要：针对电力系统月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的非线性特征，提出了一种基于小波变换的月负荷预测方法。通过小波变换把月负荷序列分解为多个频率成分的叠加，针对不同频率成分的不同特点采用不同的预测方法，最后将各频率成分的预测结果重构进而得到预测数据。该方法避免了考虑气候、政策等因素，仅利用电力负荷历史数据进行预测。实例结果表明采用该方法进行月负荷预测可以达到较高的精度。

关键词：月负荷预测 小波分析 bp神经网络 灰色预测 

单位：西安理工大学电力工程系; 陕西省西安市710048; 保定电力职业技术学院电气工程系; 河北省保定市071051