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基于膜聚类的改进极限学习机在短期负荷预测中的应用
基于膜聚类的改进极限学习机在短期负荷预测中的应用
摘要：
随着电力系统的发展，准确的负荷预测对于电力系统的运行和调度至关重要。传统的负荷预测方法通常存在模型复杂度高、参数调节难以处理和计算量大的问题。为了提高负荷预测的准确性和效率，本文将膜聚类和改进极限学习机相结合，提出了一种基于膜聚类的改进极限学习机模型。通过将负荷数据进行膜聚类，将样本分为多个具有相似特性的子空间，并在每个子空间上应用改进极限学习机模型，从而综合考虑了数据的空间信息和非线性特性。实验结果表明，该方法在短期负荷预测中具有较高的准确性和稳定性。
关键词：负荷预测；膜聚类；改进极限学习机；空间信息；非线性特性
1.引言
负荷预测在电力系统的运行和调度中发挥着重要作用。准确的负荷预测可以为电力系统的经济调度和优化运行提供依据。传统的负荷预测方法主要采用统计分析、时间序列分析和人工神经网络等方法，但这些方法通常存在模型复杂度高、参数调节困难和计算量大等问题。因此，如何提高负荷预测的准确性和效率成为一个研究的焦点。
2.背景和相关工作
2.1负荷预测方法
传统的负荷预测方法主要包括统计分析、时间序列分析和人工神经网络等方法。统计分析方法通过对历史负荷数据进行分析和建模，来推测未来的负荷情况。时间序列分析方法将负荷数据建模为一个时间序列，在时间上进行分析和拟合。人工神经网络方法通过模拟神经元间的连接和传输过程，来进行负荷预测。
2.2极限学习机方法
极限学习机是一种简单而高效的机器学习方法，它可以在不需要手动调节参数的情况下进行学习和推理。传统的极限学习机主要是针对线性问题进行建模，对于非线性问题的建模效果有限。因此，一些研究者提出了改进的极限学习机方法，如增量极限学习机、支持向量极限学习机等，以提高其在非线性问题上的表现。
3.提出的方法
为了提高负荷预测的准确性和效率，本文将膜聚类和改进极限学习机相结合，提出了一种基于膜聚类的改进极限学习机模型。具体步骤如下：
1)数据预处理：对负荷数据进行归一化处理，以消除因负荷量大小差异而引起的模型偏差。
2)膜聚类：将负荷数据进行膜聚类，将样本分为多个具有相似特性的子空间。膜聚类是一种自适应的聚类方法，根据子空间内部数据的分布和差异性，将数据划分为多个聚类。
3)改进极限学习机建模：在每个子空间上应用改进极限学习机模型进行负荷预测。改进的极限学习机模型具有快速训练和推理的特点，并且在非线性问题上具有较好的泛化能力。为了进一步提高预测准确性，可以在每个子空间上采用不同的改进极限学习机参数设置。
4)负荷预测：将每个子空间的预测结果进行综合，得到最终的负荷预测结果。
4.实验结果与分析
本文在某电力系统的负荷数据上进行了实验验证，比较了基于膜聚类的改进极限学习机方法与传统方法的预测准确性。实验结果表明，基于膜聚类的改进极限学习机方法在短期负荷预测中具有较高的准确性和稳定性。与传统方法相比，该方法在预测精度和计算效率上均有显著的提高。
5.结论
本文提出了一种基于膜聚类的改进极限学习机模型，在短期负荷预测中取得了较好的效果。该方法通过膜聚类将负荷数据划分为多个子空间，在每个子空间上应用改进极限学习机模型进行负荷预测。实验结果表明，该方法具有较高的预测准确性和稳定性，在实际应用中具有较大的潜力。今后的研究可以进一步探究膜聚类的其他应用领域，并优化改进极限学习机模型的参数设置，以提高预测的精度和效率。