【摘 要】
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针对季节性划分不准确及气象条件动态变化对短期电力负荷预测造成的影响,提出一种基于负荷聚类与趋势自适应分段的电力负荷短期预测算法.算法首先对历史数据进行聚类以实现对负荷曲线的季节性划分,然后提取各季节负荷变化趋势并对负荷曲线自适应分段,最后通过改进ORELM模型实现各季节负荷的多分段建模与预测.实验结果表明,相比于支持向量回归及极限学习机等已有方法,文中算法取得更优的预测精度和对不同季节及气象条件的鲁棒性.
【机 构】
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国网甘肃省电力公司,兰州 730001;吉林大学软件学院,长春 130001
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针对季节性划分不准确及气象条件动态变化对短期电力负荷预测造成的影响,提出一种基于负荷聚类与趋势自适应分段的电力负荷短期预测算法.算法首先对历史数据进行聚类以实现对负荷曲线的季节性划分,然后提取各季节负荷变化趋势并对负荷曲线自适应分段,最后通过改进ORELM模型实现各季节负荷的多分段建模与预测.实验结果表明,相比于支持向量回归及极限学习机等已有方法,文中算法取得更优的预测精度和对不同季节及气象条件的鲁棒性.
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