摘要：为了提高天然气短期负荷预测的精度，提出一个基于小波分析的天然气负荷组合预测方法。该方法首先采用Mallat算法对天然气负荷时间序列进行时-频域特征提取；其次，利用ARIMA算法对高频细节分量和低频近似分量分别进行时间序列预测；最后，将各分量的预测结果进行小波重构，以期得到更为准确的短期负荷预测结果。本文将MAPE和MAE作为评价指标，通过案例分析证明基于Mallat和ARIMA融合的天然气短期负荷预测方法是行之有效的。同时，结合笔者日常工作对人工智能技术融入天然气站场完整性管理切入点进行了进一步探讨。
关键词：能源管理 短期负荷预测 小波分析 时间序列分析
