|
|||||
|
|
| 基于Kohonen聚类小波包分解和ELM的短期电力负荷预测 | |
| 引用本文： | 黄媛玉,毛弋,娄宁娜.基于Kohonen聚类小波包分解和ELM的短期电力负荷预测[J].湖南师范大学自然科学学报,2016(4):53-58. |
| 作者姓名： | 黄媛玉 毛弋 娄宁娜 |
| 作者单位： | 湖南大学电气与信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家863计划资助项目(2012A050215) |
| 摘 要： | 提出基于Kohonen聚类、小波包分解和极限学习机的短期电力负荷组合预测方法.考虑到电力负荷具有一定周期相似性,经过Kohonen神经网络的聚类分析能确定与待预测日具有类似特性的负荷相似日;利用双正交小波对负荷数据进行分解,得到不同的频率分量分别送入ELM网络进行预测;最后将所得的不同频带中的待预测负荷分量组合,即为最终负荷预测值.经仿真实验表明,较传统单一的神经网络算法,该方法在预测精度和运算时间等方面均颇有提升,具有一定的实用性. |
| 关 键 词： | 短期负荷预测 小波包分解 Kohonen聚类 极限学习机 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |