【摘 要】
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准确的负荷预测对确保智能电网的电力系统安全稳定运行具有重要意义。受多种因素的影响,电力负荷曲线呈现出非线性特性,因此电力负荷预测问题的解决需要建立在非线性模型的基础之上。为了提高智能电网电力负荷预测的效率与准确性,提出了一种天牛须搜索(BAS)算法和极限学习机(ELM)相结合的负荷预测模型,BAS寻找ELM 网络中最优的输入权值、隐含层阈值。最后通过模拟实验数据分析,BAS_ELM模型比ELM和P
【机 构】
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北京化工大学 信息科学与技术学院,北京 100029
【出 处】
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第五届全国现代制造集成技术学术会议
论文部分内容阅读
准确的负荷预测对确保智能电网的电力系统安全稳定运行具有重要意义。受多种因素的影响,电力负荷曲线呈现出非线性特性,因此电力负荷预测问题的解决需要建立在非线性模型的基础之上。为了提高智能电网电力负荷预测的效率与准确性,提出了一种天牛须搜索(BAS)算法和极限学习机(ELM)相结合的负荷预测模型,BAS寻找ELM 网络中最优的输入权值、隐含层阈值。最后通过模拟实验数据分析,BAS_ELM模型比ELM和PSO_ELM模型预测性能更优。
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