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更新時間：2025.05.10
基于徑向基函數(shù)極限學(xué)習(xí)機的短期負荷預(yù)測

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負荷預(yù)測對電網(wǎng)規(guī)劃和售電市場調(diào)控具有重要意義。由于電力負荷與天氣、日期、區(qū)域等多個因素密切相關(guān),存在較強的不確定性和非線性特征,導(dǎo)致傳統(tǒng)方法的負荷預(yù)測精度較低。為了提高負荷預(yù)測精度,提出基于正交投影徑向基函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(OPRBF-ELM)的短期電力負荷預(yù)測算法。該算法將ELM的隱含層節(jié)點替換為徑向基神經(jīng)元,基于訓(xùn)練誤差二范數(shù)最小化準(zhǔn)則,采用正交投影計算輸出權(quán)值向量,并在核函數(shù)的數(shù)量取值范圍內(nèi)索引獲取使得訓(xùn)練集均方根誤差(RMSE)最小的預(yù)測負荷結(jié)果。算法預(yù)測過程中只需要設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的徑向基神經(jīng)元(RBF)個數(shù),不需要調(diào)整輸入權(quán)值及隱含層偏差,且正交投影能較好地消除輸入樣本特征之間的相關(guān)性,快速有效得到輸出權(quán)值向量,從而提高負荷預(yù)測精度。以我國某省電動汽車用電領(lǐng)域的負荷數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)樣本進行仿真,仿真實驗驗證了該算法的可行性和有效性,與支持向量機(SVM)和傳統(tǒng)RBF-ELM相比,該算法的預(yù)測精度高、泛化能力強,具有廣泛的實用性。

基于極限學(xué)習(xí)機的燃氣日負荷預(yù)測

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介紹極限學(xué)習(xí)機（ELM）的原理，提出極限學(xué)習(xí)機模型的城市燃氣短期負荷預(yù)測方法。以重慶市某區(qū)域燃氣日負荷、氣溫、日期類型及天氣狀況等數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，采用歸一化等預(yù)處理方法處理輸入數(shù)據(jù)，通過確定最優(yōu)隱含層節(jié)點數(shù)等建立最優(yōu)極限學(xué)習(xí)機模型。將實際值和通過采用極限學(xué)習(xí)機與支持向量機（SVM）方法得到的燃氣日負荷預(yù)測值進行對比，將采用極限學(xué)習(xí)機與支持向量機方法的訓(xùn)練時間和預(yù)測時間進行對比，極限學(xué)習(xí)機預(yù)測方法具有較好的預(yù)測精度，且訓(xùn)練時間短。

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