[发明专利]面向电力大数据的微电网短期负荷预测方法在审
| 申请号： | 201610948445.1 | 申请日： | 2016-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN106570250A | 公开（公告）日： | 2017-04-19 |
| 发明（设计）人： | 王保义;牛锐;张少敏 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/12;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 石家庄冀科专利商标事务所有限公司13108 | 代理人： | 李羡民,高锡明 |
| 地址： | 071003 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 电力 数据 电网 短期 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种面向电力大数据的微电网短期负荷预测方法，其特征是，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。
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