基于DE-ELM算法的配电网电力系统负荷预测研究 |
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引用本文: | 洪宇,高骞,杨俊义,梁永青.基于DE-ELM算法的配电网电力系统负荷预测研究[J].吉林大学学报(信息科学版),2022(6):918-923. |
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作者姓名: | 洪宇 高骞 杨俊义 梁永青 |
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作者单位: | 1. 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司;2. 国网江苏省电力有限公司;3. 北京国电通网络技术有限公司 |
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摘 要: | 针对目前方法对配电网电力系统进行负荷预测时,由于未能在电力负荷预测前对电力数据进行缺失值插补处理,导致该方法存在预测精度差、时间长以及性能差的问题,提出一种基于DE-ELM(Differential Evolution-Extreme Learning Machine)算法的配电网电力系统负荷预测研究方法。首先依据小波变换对电力数据进行去噪处理,根据去噪结果完成电力数据缺失值的插补,获取完整的电力数据集;再将数据集分成训练集与测试集两部分,将全局寻优引入极限学习机,采用DE-ELM算法对训练集进行计算,依据结果建立网络模型;最后将测试集放入构建的模型中进行训练,基于输出结果实现配电网电力系统的负荷预测。实验结果表明,运用该方法进行配电网电力系统负荷预测时,预测精度高、时长短、性能好。
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关 键 词: | DE-ELM算法 配电网 电力系统 负荷预测 预测方法 |
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