【摘 要】
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确保电力供需平衡是保证工业生产和社会稳定生活的重要条件之一,因此对电力负荷进行准确的预测,是实现社会稳定、经济和谐发展的必然要求。传统预测方法难以有效克服由于电网随机波动而导致的预测精度降低这一问题,并且随着深度学习的发展,大量的深度学习技术被应用于短期负荷预测研究中同时取得了较为理想的预测效果。因此,基于改进深度置信网络对短期电力负荷预测方法开展研究,具体研究过程如下:首先,研究分析了DBN预测
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确保电力供需平衡是保证工业生产和社会稳定生活的重要条件之一,因此对电力负荷进行准确的预测,是实现社会稳定、经济和谐发展的必然要求。传统预测方法难以有效克服由于电网随机波动而导致的预测精度降低这一问题,并且随着深度学习的发展,大量的深度学习技术被应用于短期负荷预测研究中同时取得了较为理想的预测效果。因此,基于改进深度置信网络对短期电力负荷预测方法开展研究,具体研究过程如下:首先,研究分析了DBN预测模型存在易陷入局部最优解的问题,考虑其在面对海量电力负荷数据时具有良好的学习及推广性能,引入ELM算法对DBN预测模型的权值与偏置进行固定,提出了ELM-DBN短期电力负荷预测模型。经代入数据进行验证,对于短期电力负荷的预测研究,ELM-DBN短期电力负荷预测模型的预测效果要优于DBN短期电力负荷预测模型。其次,为了降低电力负荷序列的非线性、非平稳性和随机波动性,进一步提高模型的预测能力,引入小波分解算法,建立了Fast ELM-DBN短期电力负荷预测模型。并构建3种残差修正网络结构,分别对Fast ELM-DBN短期电力负荷预测模型的预测结果进行修正。考虑到电力负荷容易受到日类型的影响,同时引入参数迁移网络结构,对平常日与周六日分别进行预测。最后,为了验证基于改进深度置信网络的短期电力负荷预测模型的优越性,使用Fast ELM-DBN短期电力负荷预测模型作对比分析。仿真实验结果表明,使用单一线性感知器残差修正网络结构的预测效果最好,较Fast ELM-DBN短期电力负荷预测模型的预测精度提升了1.70%。引入参数迁移网络结构后,更深一步对短期电力负荷预测模型进行了优化,最终预测精度能够达到99.14%,提升了短期电力负荷预测模型的预测精度,证明了所提方法的有效性,为短期电力负荷预测方法的研究提供了重要参考依据。
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