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基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测方法
标题：基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测方法
摘要：
短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着至关重要的作用。针对传统方法在负荷波动性强、噪声干扰大等方面存在的缺陷，本文提出一种基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机（VariationalQuantileRobustExtremeLearningMachines,VQRELM）的短期负荷预测方法。首先，使用k-means聚类对历史负荷数据进行分段处理，将负荷曲线分解成多个小区间。然后，将每个小区间的数据分别输入到VQRELM模型中进行训练和预测，得到每个小区间的负荷预测结果。最后，将各小区间的负荷预测结果进行合并，得到整体的短期负荷预测结果。实验结果表明，该方法能够有效提高短期负荷预测的准确性和稳定性，具有较好的应用价值。
关键词：短期负荷预测，k-means聚类，变分位鲁棒极限学习机
1.引言
短期负荷预测是电力系统运行和调度中的重要环节，它对于实现电力系统的平稳运行、保障电力供应以及正确制定电力市场政策具有重要意义。然而，短期负荷预测任务面临着负荷波动性强、噪声干扰大等问题，传统方法往往无法满足预测精度和稳定性的要求。
2.相关工作
2.1传统短期负荷预测方法
传统的短期负荷预测方法包括回归分析、时间序列分析和人工神经网络等。回归分析方法仅根据历史负荷数据进行数学建模和拟合，无法应对非线性关系。时间序列分析方法基于时间序列的统计性质，但对于非平稳性和异方差性数据表现较差。人工神经网络方法可以逼近任意非线性函数，但存在训练时间长、参数选择困难等问题。
2.2k-means聚类和极限学习机
k-means聚类是一种常用的聚类分析方法，可以将数据集划分为多个簇。极限学习机是一种快速、高效的神经网络算法，能够在保证良好泛化性能的同时具有较快的训练速度。
3.方法描述
3.1数据预处理
将历史负荷数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等步骤。然后，使用k-means聚类算法对预处理后的负荷数据进行分段处理，将负荷曲线划分为多个小区间。
3.2VQRELM模型
针对每个小区间的负荷数据，分别使用VQRELM模型进行训练和预测。VQRELM模型是对传统极限学习机方法的改进，引入了变分位鲁棒的思想，提高了模型的稳定性和对异常数据的鲁棒性。
3.3整体预测结果的合并
将每个小区间的负荷预测结果进行合并，得到整体的短期负荷预测结果。合并的方法可以使用加权平均或基于聚类的方法进行。
4.实验结果与分析
在实际数据集上进行实验，与传统方法进行对比。实验结果表明，本文提出的方法在短期负荷预测精度和稳定性方面均优于传统方法，具有较好的应用价值。
5.结论与展望
本文提出了一种基于k-means聚类和VQRELM的短期负荷预测方法，通过对历史负荷数据进行分段处理，并利用VQRELM模型对每个小区间进行预测，最后合并得到整体的预测结果。实验结果表明，该方法能够有效提高短期负荷预测的准确性和稳定性。未来的研究可以探索更多的特征提取方法和优化算法，进一步提高负荷预测的精度和鲁棒性。
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