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一种基于极限学习机的短期负荷预测方法
基于极限学习机的短期负荷预测方法
摘要：负荷预测在电力系统管理中起着至关重要的作用。短期负荷预测用于预测未来几小时内的负荷需求，对电力系统的运行和调度具有重要的指导意义。本论文提出了一种基于极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）的短期负荷预测方法。采用ELM作为预测模型，通过学习历史负荷数据和相关影响因素，实现对短期负荷的准确预测。实验结果表明，所提出的方法在短期负荷预测方面具有较好的性能和准确度。
关键词：负荷预测，极限学习机，短期预测，历史数据
一、引言
负荷预测是电力系统管理的重要任务之一，对现代电力系统的运行和调度具有重要意义。准确的负荷预测可以帮助电力系统管理者在短期内安排发电和配电资源，以保证系统的稳定运行和安全状态。在短期负荷预测中，通过分析历史负荷数据和相关影响因素，预测未来几小时的负荷需求变化趋势。然而，由于负荷数据的复杂性和影响因素的多样性，短期负荷预测面临着一定的挑战。
随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始应用机器学习方法来解决短期负荷预测问题。其中，极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）是一种有效的机器学习算法，具有快速训练和良好的泛化能力的特点。ELM在处理大规模数据时具有较快的训练速度，并且可以避免陷入局部最优解的困境。因此，本论文提出了一种基于ELM的短期负荷预测方法。
二、方法
2.1数据准备
为了进行短期负荷预测，首先需要准备历史负荷数据和相关影响因素数据。历史负荷数据通常包括每小时的负荷需求，而相关影响因素数据可以包括时间、天气、经济指标等。这些数据需要进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据归一化等。
2.2极限学习机模型
ELM是一种单层前向神经网络模型，其目标是通过随机生成输入层到隐藏层的连接权重和隐藏层到输出层的连接权重，使得网络的输出可以尽可能地逼近训练样本的标签。ELM的优势在于学习速度快、泛化能力强。
2.3特征选择
为了提高预测精度，本方法采用相关性分析的方法来选择与负荷变化相关性较高的影响因素。基于历史负荷数据和影响因素数据，计算出各影响因素与负荷之间的相关系数，并选择相关系数较高的影响因素作为输入特征。
2.4模型训练和预测
将历史负荷数据和选取的影响因素数据输入到ELM模型中，进行训练和预测。在训练过程中，随机生成隐藏层到输出层的连接权重，通过最小二乘法求解连接权重。在预测阶段，将当天的影响因素数据输入到训练好的ELM模型中，即可得到对未来几小时负荷的预测结果。
三、实验和结果分析
为了评估所提出方法的性能，在一个真实的电力系统中进行了实验。实验采用了历史负荷数据和相关影响因素数据进行训练，并使用了一部分测试数据进行预测。为了评估预测效果，采用均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）和平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError,MAPE）作为评价指标。
实验结果表明，所提出的基于ELM的短期负荷预测方法具有较好的性能和准确度。与其他传统的预测方法相比，该方法在预测负荷变化的准确性和稳定性方面具有明显优势。同时，ELM作为一种快速训练的机器学习方法，可以在大规模数据集下实现快速预测。
四、总结和展望
本论文提出了一种基于极限学习机的短期负荷预测方法。通过学习历史负荷数据和相关影响因素，该方法能够准确预测未来几小时的负荷需求。实验结果表明，所提方法在短期负荷预测方面具有较好的性能和准确度。未来的研究可以进一步探索基于ELM的负荷预测方法在不同电力系统中的应用，并结合其他机器学习技术进一步优化和改进预测模型。
参考文献：
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