一种基于极限学习机的短期负荷预测方法

胡函武; 杨英; 施伟; 孟安波

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一种基于极限学习机的短期负荷预测方法

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针对传统短期负荷预测方法精度不高的缺点,提出了一种改进差分进化算法优化极限学习机的预测模型,其预测精度受极限学习机的输入层权值和隐含层阈值的影响.利用改进差分进化算法对极限学习机的参数进行优化,提高了其泛化能力.选取某地实际电网负荷数据进行仿真分析,实验结果显示,改进差分进化算法优化极限学习机对短期负荷预测精度有较高提升.

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来源
《黑龙江电力》 |2018年第6期|471-476|共6页
作者
胡函武; 杨英; 施伟; 孟安波;
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作者单位

国网鄂州供电公司,湖北鄂州436000;

国网鄂州供电公司,湖北鄂州436000;

国网鄂州供电公司,湖北鄂州436000;

广东工业大学自动化学院,广州510006;

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正文语种 chi
中图分类 TM715+.1;
关键词
短期负荷预测; 极限学习机; 改进差分进化算法; 预测精度; 泛化能力;

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