| 基于核函数极限学习机的微电网短期负荷预测方法 |
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| 引用本文： | 刘念,张清鑫,刘海涛. 基于核函数极限学习机的微电网短期负荷预测方法[J]. 电工技术学报, 2015, 30(8) |
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| 作者姓名： | 刘念 张清鑫 刘海涛 |
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| 作者单位： | 1. 华北电力大学电气与电子工程学院 北京 102206
2. 中国电力科学研究院 北京 100192 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，中央高校基本科研业务费专项基金项目，国家电网公司科技项目 |
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| 摘 要： | 针对以单个或集体用户为业主的用户侧小容量微电网,考虑到成本约束及用电特征的不确定性,提出了一种基于核函数极限学习机的微电网短期负荷预测方法。使用核函数极限学习机、启发式遗传算法和分时训练样本,建立了包含离线参数寻优与在线负荷预测的预测模型;通过模型参数的周期更新来保证算法最优参数的时效性,同时降低在线预测系统的计算复杂度与历史数据存储量。通过对不同容量、类型的用户侧微电网进行短期负荷预测,分析了预测结果的准确度、参数周期更新的效果、预测结果对经济运行的影响和预测方法的计算效率。
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| 关 键 词： | 微电网 短期负荷预测 极限学习机 周期更新 |
Online Short-Term Load Forecasting Based on ELM with Kernel Algorithm in Micro-Grid Environment |
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| Liu Nian,Zhang Qingxin,Liu Haitao. Online Short-Term Load Forecasting Based on ELM with Kernel Algorithm in Micro-Grid Environment[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(8) |
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| Authors: | Liu Nian Zhang Qingxin Liu Haitao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Micro-grid short-term load forecasting extreme learning machine cycle update |
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