【摘 要】
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为解决传统水电预测模型因原始数据处理方式单一而导致预测精度低的问题,提出了趋势导向的极限学习机预测模型。模型首先对小水电群的出力历史数据进行了平滑及异常数据修复
【机 构】
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广西电网责任有限公司,广西电力系统最优化与节能技术重点实验室（广西大学）
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为解决传统水电预测模型因原始数据处理方式单一而导致预测精度低的问题,提出了趋势导向的极限学习机预测模型。模型首先对小水电群的出力历史数据进行了平滑及异常数据修复处理,接着从处理后的功率曲线中提取功率变化的趋势,并将趋势作为极限学习机模型的新特征输入,为极限学习机的预测提供一个正确且唯一的预测趋势,极大地提升了小水电发电量预测的准确率。模型已应用于广西全区小水电群的发电量预测,具有广泛的应用前景。
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