本文關(guān)鍵詞：考慮負(fù)荷自適應(yīng)檢測和修復(fù)的魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)短期負(fù)荷預(yù)測方法

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【摘要】：針對現(xiàn)有負(fù)荷預(yù)測方法對于溫度、濕度累積效應(yīng)下的短期負(fù)荷預(yù)測精度低的不足,該文提出了一種基于時變Cook距離統(tǒng)計(jì)量的負(fù)荷異常值檢測和基于非參數(shù)概率密度估計(jì)的負(fù)荷自適應(yīng)修復(fù)的魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine,ELM)短期負(fù)荷預(yù)測方法。首先將歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)按季節(jié)分組,根據(jù)每個季節(jié)實(shí)時負(fù)荷和對應(yīng)的氣象因素,利用遞歸最小二乘法獲取歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的自適應(yīng)遺忘因子,構(gòu)建基于遺忘因子的時變Cook距離統(tǒng)計(jì)量,檢測負(fù)荷數(shù)據(jù)中的異常值(或強(qiáng)影響值);采用非參數(shù)概率密度估計(jì),構(gòu)建實(shí)時負(fù)荷與氣象因素的隨機(jī)模型對異常負(fù)荷值(或強(qiáng)影響值)進(jìn)行修復(fù)�？紤]電力負(fù)荷數(shù)據(jù)異常值對預(yù)測精度的影響,采用了一種魯棒ELM算法對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析;最后,引入基因遺傳算法對負(fù)荷預(yù)測模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提升負(fù)荷預(yù)測算法預(yù)測準(zhǔn)確率;通過實(shí)例仿真分析,驗(yàn)證了該方法提高預(yù)測精度的有效性。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 短期負(fù)荷預(yù)測 時變Cook距離 非參數(shù)概率密度函數(shù)估計(jì) 累積效應(yīng) 魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)算法
【分類號】：TM715
【正文快照】： 遞歸最小二乘法獲取歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的自適應(yīng)遺忘因子,構(gòu)建基于遺忘因子的時變Cook距離統(tǒng)計(jì)量,檢測負(fù)荷數(shù)據(jù)中的異常值(或強(qiáng)影響值);采用非參數(shù)概率密度估計(jì),構(gòu)建實(shí)時負(fù)荷與氣象因素的隨機(jī)模型對異常負(fù)荷值(或強(qiáng)影響值)進(jìn)行修復(fù)�？紤]電力負(fù)荷數(shù)據(jù)異常值對預(yù)測精度的影響,采用了

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1003796