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| 基于鲁棒极限学习机的居民空调负荷能耗预测方法 | |
| 引用本文： | 李韫莛,周玖,梁东贵.基于鲁棒极限学习机的居民空调负荷能耗预测方法[J].沈阳工业大学学报,2023(5):481-485. |
| 作者姓名： | 李韫莛 周玖 梁东贵 |
| 作者单位： | 1. 华中科技大学电气工程学院;2. 广东电网有限责任公司广州供电局 |
| 基金项目： | 广东省科技攻关项目(2019GKQNCX031)； |
| 摘 要： | 为实现高精度的居民空调负荷能耗预测，基于鲁棒极限学习机提出了一种新的居民空调负荷能耗预测方法.以归一化的方式处理空调负荷能耗数据集，优化预测用户工作日样本数据集，采用鲁棒极限学习机构建负荷能耗激活函数预测模型.引入拉格朗日算子约束优化模型，以迭代求解的方式完成居民空调负荷能耗预测.仿真测试结果表明，在迭代次数为250次、过度补偿为1.5%时，该方法的收敛速度为0.2 ms,平均预测精度为96.7%,具有较强的预测性能. |
| 关 键 词： | 居民空调 用电量预测 负荷能耗 激活函数 极限学习机 拉格朗日算子 神经元 神经网络 |