【摘 要】
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将极限学习机(ELM)方法引入电力系统短期负荷预测领域。该方法预测能力强,具有计算时间短、计算准确性高、全局搜索等显著特点。在运用ELM算法建立短期负荷预测模型过程中,采
【机 构】
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长沙理工大学智能电网运行与控制湖南省重点实验室,中机国际工程设计研究院有限责任公司,邵阳学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277016);湖南省高校创新平台开放基金项目(12K001);湖南省研究生科研创新项目立项(CX2011B359)
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将极限学习机(ELM)方法引入电力系统短期负荷预测领域。该方法预测能力强,具有计算时间短、计算准确性高、全局搜索等显著特点。在运用ELM算法建立短期负荷预测模型过程中,采用归一化处理输入数据,使用主成分分析法选取计算样本,并由交互验证法确定最优主成分因子数和ELM隐含层节点数。实际算例表明,在于短期负荷预测的预测精度和运算时间方面,ELM方法较传统神经网络方法具有其独特的优势。
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