【摘 要】
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随着售电侧的逐步开发以及用电大数据时代的到来,短期负荷预测更加复杂,必须综合考虑实时电价、用户历史用电行为以及预测模型的精度和时间复杂度。在分析各种短期负荷影响因
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772249);辽宁省教育厅基金项目(LJ2017FAL020)
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随着售电侧的逐步开发以及用电大数据时代的到来,短期负荷预测更加复杂,必须综合考虑实时电价、用户历史用电行为以及预测模型的精度和时间复杂度。在分析各种短期负荷影响因素的基础上,利用K-means聚类方法对用户历史用电行为进行聚类,再利用兼具有自动寻找隐层节点数和在线学习功能的I-OS-ELM学习机进行负荷预测。实例预测结果证明,该模型能够有效地解决实时电价机制下短期负荷的预测问题。
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