【摘 要】
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针对电价序列具有非线性和非平稳性的特点,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)和改进布谷鸟算法(ICS)优化极限学习机(ELM)的短期电价预测模型。采用奇异谱分析提取电价序列中的趋
【基金项目】
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广东省科技计划项目资助(2016A010104016);广东电网公司科技项目资助(GDKJQQ20152066)~~
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针对电价序列具有非线性和非平稳性的特点,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)和改进布谷鸟算法(ICS)优化极限学习机(ELM)的短期电价预测模型。采用奇异谱分析提取电价序列中的趋势成分和振荡成分,进行准周期信号分量重建,并对重建序列进行ELM建模预测。针对ELM预测模型中的参数易陷入局部最优的问题,为了提高预测精度,提出改进布谷鸟算法优化预测模型的参数。最后将所有预测序列进行叠加,得到最终的电价预测值。以澳大利亚某电力市场电价数据为例进行分析,通过与其他几种预测模型相比,表明SSA-ICS-ELM模型能有效提高电价预测的精度和稳定性。
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