查询结果:   杨本臣,于坤鹏,张军.基于ELM优化模型的用户短期负荷研究[J].计算机应用与软件,2019,36(11):91 - 95,187.
中文标题
基于ELM优化模型的用户短期负荷研究
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
11
英文标题
SHORT-TERM LOAD OF USERS BASED ON ELM OPTIMIZATION MODEL
作 者
杨本臣 于坤鹏 张军 Yang Benchen Yu Kunpeng Zhang Jun
作者单位
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院 辽宁 葫芦岛 125105     
英文单位
School of Electrical and Control Engineering, Liaoning Technical University, Huludao 125105, Liaoning,China     
关键词
实时电价 用电行为 K-means聚类算法 I-OS-ELM学习机
Keywords
Real-time electricity price Electricity usage behavior K-means clustering algorithm I-OS-ELM learning machine
基金项目
国家自然科学基金项目(61772249);辽宁省教育厅基金项目(LJ2017FAL020)
作者资料
杨本臣,副教授,主研领域:智能电网理论与技术。于坤鹏,硕士生。张军,硕士生。 。
文章摘要
随着售电侧的逐步开发以及用电大数据时代的到来,短期负荷预测更加复杂,必须综合考虑实时电价、用户历史用电行为以及预测模型的精度和时间复杂度。在分析各种短期负荷影响因素的基础上,利用K-means聚类方法对用户历史用电行为进行聚类,再利用兼具有自动寻找隐层节点数和在线学习功能的I-OS-ELM学习机进行负荷预测。实例预测结果证明,该模型能够有效地解决实时电价机制下短期负荷的预测问题。
Abstract
With the gradual development of power selling side and the arrival of big data era, short-term load forecasting is more complex. It is necessary to consider the real-time electricity price and users’ historical electricity usage behavior, as well as the accuracy and time complexity of the prediction model. Based on the analysis of various short-term load influencing factors, we used K-means clustering method to cluster users’ historical electricity usage behavior. Then we used I-OS-ELM learning machine, which has the function of searching hidden layer nodes automatically and learning online, to forecast the load.The forecasting results show that the model can effectively solve the short-term load forecasting problem under the real-time electricity price mechanism.
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