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随着电力负荷内涵复杂度和非线性增加,单纯追求电力负荷预测精度将变得困难。研究根据负荷样本分析其趋势、抽取特征来解决预测精度问题,即提出一种基于自组织特征映射网络(SOM)进行特征提取并与极限学习机(ELM)相结合的短期电力负荷预测方法。通过SOM特征提取找出与预测日同类型的历史数据作为训练样本;然后采用ELM进行预测,该方法预测过程简捷,能得到唯一的最优解。实验以某市的电力负荷数据进行仿真和比较。结果表明,基于SOM特征提取的ELM方法不仅精简了训练样本数量,且使训练更具有针对性,提高了预测精度和泛化性能,具有一定的理论意义和较好的应用前景。 相似文献
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