基于极限学习机的超短期电力负荷度量研究
Research on ultra-short term power load measurement based on limit learning machine作者机构：成都信息工程大学自动化学院四川成都610095 国网四川省营销服务中心四川成都610046
出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)
年 卷 期：2024年第32卷第4期
页 面：172-175,180页
学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学]
主 题：极限学习机 超短期 电力负荷 负荷度量 Sigmoid函数
摘 要：针对电力负荷超短期输出数据相似度较高导致输出结果不精准的问题,提出基于极限学习机的超短期电力负荷度量方法。基于极限学习机网络计算电力负荷度量偏差,最大程度消除冗余数据。以负荷影响因素为模型输入,以负荷为模型输出,在相似性原则下,读取历史负荷数据。利用激活Sigmoid函数平滑处理样本数据,设置切换准则,设计极限学习机度量过程,完成超短期电力负荷度量。由实验结果可知,该方法 12月21日、12月25日电力负荷的波动范围分别为0~600 kW、0~1 300 kW,与实际数据存在较小的偏差,具有精准度量结果,受数据相似度影响较小。
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