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发明公开
面向电力大数据的微电网短期负荷预测方法无效

公开(公告)号：CN106570250A

公开(公告)日：2017-04-19

申请号：CN201610948445.1

申请日：2016-11-02

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 王保义 , 牛锐 , 张少敏

IPC: G06F17/50 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/06

Abstract: 一种面向电力大数据的微电网短期负荷预测方法，用于提高微电网短期负荷的预测精度，其技术方案是，所述方法首先建立基于核函数极限学习机(KELM)的微电网短期负荷预测模型；然后采用改进的混合蛙跳算法(ISFLA)对核函数极限学习机的组合参数(C,σ)进行优化，得到ISFLA_KELM预测模型；最后利用ISFLA_KELM预测模型对微电网短期负荷进行预测。本发明利用ISFLA_KELM预测模型对微电网短期负荷进行预测，实验表明，KELM具有较强的回归预测能力，而ISFLA算法寻优能力强，可对KELM的参数进行优化，大大提高了微电网短期负荷的预测精度。

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