【摘 要】
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为提高电力短期负荷预测的精度和算法计算速度，提出了一种基于PAM聚类和ELM极限学习机的电力短期负荷预测算法。通过对历史短期数据的聚类分析，对不同类别提取特征变量。再以极
【机 构】
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深圳供电局,清华大学,北京清能互联科技有限公司
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为提高电力短期负荷预测的精度和算法计算速度，提出了一种基于PAM聚类和ELM极限学习机的电力短期负荷预测算法。通过对历史短期数据的聚类分析，对不同类别提取特征变量。再以极限学习机算法对待测日的特征进行模式识别找出相似日，以相似日的特征变量为依据分别求取每个相似日的权重，累加求和作为负荷的预测值。将预测值与实际值进行比对，结果表明该算法精度和效率均优于传统的前馈神经网络算法。
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