【摘 要】
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随着智能电网的快速发展,新型智能集中器利用边缘计算技术实现用户侧负荷预测,可有效减轻主站压力,提高相应速度.本文针对智能集中器的负荷预测计算功能进行分析,在智能集中
【机 构】
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广东电网有限责任公司信息中心,南方电网数字电网研究院
【基金项目】
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广东电网有限责任公司科技项目资助(037800KK52190004)
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随着智能电网的快速发展,新型智能集中器利用边缘计算技术实现用户侧负荷预测,可有效减轻主站压力,提高相应速度.本文针对智能集中器的负荷预测计算功能进行分析,在智能集中器的负荷预测算法模块,提出采用具有遗忘机制的在线贯序极限学习机(FOS-ELM)算法进行短期负荷预测,使用采集到的实时数据对预测模型进行训练,并通过算例进行仿真分析,仿真结果表明采用该算法的智能集中器能够实时更新训练样本,预测精度高,计算量小,计算速度快,并能够实现短期负荷的在线预测.
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