智能电网超短期电力负荷预测elm方法

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1、智能电网超短期电力负荷预测S/C-WMM-ELM方法摘要：随着对电能质量要求的提高以及各项技术的发展，智能电网应运而生。它具有不同于传统电网的清洁性、安全性以及交互性，在一定程度上改变了电力系统的运行方式和供需关系。特别是，由于实时交互性的要求，需要信息在供电侧与消费侧实时、高速、双向的传输，从而赋予了智能电网下电力负荷预测新的特点。本文针对智能电网中要求负荷预测的实时性，提出基于更新准则的加权多模型极限学习算法。该算法建立多个前馈神经网络模型，基于更新准则将模型集分成三部分：即时更新模型、批次更新模型和挂起模型。任一时刻对于该时刻输出误差较小的即时更新模型，无需采

2、用随机方式进行在线更新；对于每一时刻都出现较大误差的批次更新模型，则利用新来的真实数据，用随机方式重新在线计算；对于输出误差较大的挂起模型，采用随机方式进行在线更新。因其在训练过程中无需迭代学习即可确定网络参数，达到了节省训练时间，提高预测快速性的目的。最后分别采用平日、节日、假日等多时间段数据进行应用研究，结果表明无论在拟合精度，还是计算时间上都满足要求。关键字：智能电网，负荷预测，超短期，加权多模型，极限学习机S/C-WMM-ELMMethodforUltra-shortTermLoadforecastinginSmartGridAbstract：Withthe

3、increaseofpowerqualityandthedevelopmentoftechnologies，thesmartgridemergeasthetimesrequire.It’sdifferentfromthetraditionalpowergridwithcleanliness，safetyandinteraction.Tosomeextent,itchangedtheoperationmodeandthesupplyanddemand.Astherequirementsofreal-timeinteraction,informationisneeded

4、inareal-time,high-speedandtwo-wayinteractionwaybetweenthesupplysideandconsumerside.So,itgivesthenewfeaturestothesmartgrid.Inthispaper,WeightedSuspendMultipleModelsExtremeLearningMachineisproposedforitsrequirementofreal-time.ItestablishesMultipleSingleLayerFeedforwardNeuralNetworks(SLFN

5、N).Thenageneralizationsuspendingcriterionisdesignedtoseparatethewholemodelsintothreeparts:thesequentialsinglemodels,thesequentialchunkmodelandtheupdatingmodels.Forthesequentialsinglemodelswithminorerrorinthismoment,itneedn’tadopttherandomselectionmethodtoupdateonline,whichisusedtodecre

6、asetheoverflowedoutput.Forthesequentialchunkmodelswithmajorerrorineverymoment,thelatestrealdatacanbeusedtore-calculatebyrandommethod.Fortheupdatingmodelswithmajorerror,itmustutilizetherandomselectionmethodtoupdatetheinputweightingmatrixtoensuretheadaptivecharacteristicsofthemultiplemod

7、els.Duetothenetworkparametersisdeterminedwithoutiteration,thisalgorithmsavemuchtimeandensurethefastforecasting.Theforecastingresultofworkdayandholidaysarerespectivelycarriedoutbythismethod,showsthatboththefittingaccuracyandcomputingtimemeetstherequirement.Keywords：smartgrid,loadforec