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基于用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机的用户短期电量预测
基于用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机的用户短期电量预测
摘要：随着智能电网的快速发展，电力系统的数据量不断增加，对电量预测的准确性和稳定性提出了更高要求。本文提出了一种基于用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机（ELM）的用户短期电量预测方法。该方法首先通过特征匹配来选择出与当前用户负荷曲线相似的历史用户负荷曲线，然后利用鲁棒ELM模型对所选历史用户负荷曲线进行预测，最后根据预测结果进行用户短期电量预测。实验结果表明，所提出的方法能够提高用户短期电量预测的准确性和稳定性。
关键词：电量预测，用户负荷曲线，特征匹配，鲁棒极限学习机
1.引言
随着智能电网的快速发展，电力系统的数据量不断增加，对电量预测的准确性和稳定性提出了更高要求。用户短期电量预测是电力系统调度和运行的重要基础，准确地预测用户的负荷曲线对电力系统的稳定运行和电能资源的合理利用具有重要意义。
传统的用户短期电量预测方法主要利用统计学方法和机器学习方法进行建模和预测。然而，由于电力系统中负荷的复杂性和不确定性，传统方法在预测精度和鲁棒性方面存在一定的局限性。因此，本文提出了一种基于用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机的用户短期电量预测方法，以提高预测准确性和稳定性。
2.方法
2.1用户电量特征匹配
用户电量特征匹配是本文方法的第一步，通过特征匹配来选择出与当前用户负荷曲线相似的历史用户负荷曲线。具体而言，将用户负荷曲线分解为长期趋势、周期性变化和短期波动三个部分，然后计算当前用户负荷曲线的特征向量，并将其与历史用户负荷曲线的特征向量进行匹配。匹配结果表示了与当前用户负荷曲线相似度最高的历史用户负荷曲线。
2.2鲁棒极限学习机模型
鲁棒极限学习机（ELM）是一种基于单层前馈神经网络的机器学习模型，具有快速训练和良好的泛化能力。在本文中，我们采用了鲁棒ELM模型对所选历史用户负荷曲线进行预测。具体而言，将所选历史用户负荷曲线作为训练样本集，构建鲁棒ELM模型，并利用模型对当前用户负荷曲线进行预测。
2.3用户短期电量预测
用户短期电量预测是本文方法的最后一步，根据鲁棒ELM模型对历史用户负荷曲线的预测结果，结合当前用户负荷曲线的特征向量，通过插值和加权平均的方法得到最终的用户短期电量预测结果。
3.实验与结果
本文在某电力系统的历史数据集上进行了实验，评估了所提出方法的预测准确性和稳定性。实验结果表明，与传统的用户短期电量预测方法相比，所提出的方法在预测准确性和稳定性方面具有明显的优势。
4.结论
本文提出了一种基于用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机的用户短期电量预测方法。实验结果表明，所提出的方法能够提高用户短期电量预测的准确性和稳定性。未来的工作可以进一步优化方法的特征匹配和模型构建过程，以提高预测精度和实时性。
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