【摘 要】
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由于电采暖负荷随机波动性强,且功率比重较大,从而导致电采暖小区负荷较频繁地大范围波动,基于常规时间序列的短期负荷预测模型缺乏对波动特性的捕捉能力。针对该问题,充分分
【机 构】
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北京交通大学电气工程学院,华北电力大学电气工程学院,国网北京市电力公司
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目(52020118000M)~~
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由于电采暖负荷随机波动性强,且功率比重较大,从而导致电采暖小区负荷较频繁地大范围波动,基于常规时间序列的短期负荷预测模型缺乏对波动特性的捕捉能力。针对该问题,充分分析了电采暖小区负荷的波动特征,提出了一种基于历史数据特征挖掘的指标集模型和指标计算方法,用于从历史负荷数据中充分挖掘电采暖负荷的特点,形成历史数据特征集。然后,以历史数据特征集构建训练样本,提出了基于核函数极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的电采暖小区负荷预测模型。最后,基于实际历史数据进行模
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