【摘 要】
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电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,文章分析了电力系统负荷构成与变化特征,利用深度学习算法对负荷曲线进行预测。针对核主元分析(Kernel Principal Comp
【机 构】
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广东电网公司广州供电局,北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
【基金项目】
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广东电网广州供电局科技项目“基于大数据的配网台区综合监测与应用关键技术”(GZHKJXM20180012)
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电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,文章分析了电力系统负荷构成与变化特征,利用深度学习算法对负荷曲线进行预测。针对核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)处理非线性问题存在对干扰点敏感和特征个数受参数影响较大等缺点,提出一种加权核主元分析法(Weight Equation Kernel Principal Component Analysis,WEKPCA)。该方法对每个样本点进行加权梳理,利用径向基函数构建特征空间中的重构误差,使新构
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