資料介紹
針對BP神經網絡方法制約短期電力負荷預測精度的問題,提出一種基于迭代誤差補償的核極端學習機( KELM-IEC)預測模型。首先,建立短期電力負荷預測模型的輸入指標體系,選擇月份、日期、星期、周數、是否為節假日、日平均氣溫、前一日的最大負荷量等影響電力負荷的7個因素作為預測模型的輸入;其次,基于新型神經網絡模型——核極端學習機( KELM),建立負荷預測模型,引入支持向量機(SVM)的核函數映射作為極端學習機(ELM)的隱含層節點映射,有效結合ELM結構簡單、訓練簡便與SVM泛化能力強的優勢,提高負荷預測精度;最后,基于時間序列預測中迭代誤差補償(IEC)技術,建立IEC模型,再次利用KELM對負荷預測模型的預測誤差進行學習,從而對預測結果進行補償和修正,進一步減小模型預測誤差,提高預測性能。采用兩組實際電力負荷數據進行仿真實驗,其中,KELM-IEC模型與BP神經網絡模型相比,平均絕對百分誤差(MAPE)分別降低了74. 3g%和34. 73%.最大絕對誤差(ME)分別降低了58. 34%和39. 58%;同時與KELM模型相比,平均絕對百分誤差分別降低了18。60%和4.29%,最大絕對誤差分別降低了0. 08%和11. 21%,說明誤差補償策略的必要性。實驗結果表明,KELM-IEC預測模型能夠有效地提高短期電力負荷預測的精度,有利于改善電力系統的計劃、運營和管理,保障生產和生活用電,提高經濟效益和社會效益。
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