資料介紹
利用傳統(tǒng)方法預測母線負荷時,通常選取離待測日相近的一段時間作為歷史相似日進行模型訓練,沒有考慮其天氣情況、星期類型、節(jié)假日等因素的影響,相似日與待測日特征相差較大。為解決以上問題,提出一種基于層次聚類( HC)和極限學習機(ELM)的母線負荷預測算法。首先使用層次聚類法將母線歷史日負荷進行聚類,然后對層次聚類得出的聚類結果建立決策樹,其次根據(jù)待測日的溫度、濕度、星期和節(jié)假日類型等日屬性在決策樹中匹配出訓練極限學習機預測模型的歷史日負荷,最后建立極限學習機預測模型,對待測日母線日負荷進行預測。對兩條不同母線的負荷進行了預測,與傳統(tǒng)單一的極限學習機相比,所提算法的平均絕對百分比誤差( MAPE)分別降低了1.4和0.8個百分點。實驗結果表明,所提算法預測母線負荷具有更高的預測精度和穩(wěn)定性。
母線負荷可以定義為由變電站的主變壓器供給一個相對較小的供電區(qū)域的終端負荷的總和,是系統(tǒng)負荷的細化。對母線負荷的精確預測是改善電網(wǎng)安全性、穩(wěn)定性和經(jīng)濟性,提高用電質量的重要保證。母線負荷不同于系統(tǒng)負荷,它具有以下特點:母線負荷易受氣象因素變化影響,如氣溫的突然升高和降低,將引起居民用電特別是空調(diào)負荷的劇烈變化,大面積降雨后會引起排漬負荷的突然增加;電網(wǎng)系統(tǒng)中母線數(shù)目眾多、量大面廣、負荷基數(shù)小,波動性大,不同母線之間負荷差異較大,難以人工逐一深入分析。因此,對母線負荷進行精準的預測具有較高的難度。
- 基于成對學習和圖像聚類的肺癌亞型識別 4次下載
- 如何使用遺傳算法和正則化極限學習機進行PM2.5的濃度預測研究分析 6次下載
- LSSVM短期負荷預測模型 4次下載
- 極限學習機的混沌海雜波背景中微弱信號檢測 0次下載
- 核極端學習機模型在短期電力負荷預測中的應用 0次下載
- 極限學習機的軟測量模型 0次下載
- 基于快速自編碼的正則化極限學習機 0次下載
- 基于低頻喚醒和極限學習機的無線定位系統(tǒng)_張?zhí)斐?/a> 3次下載
- 核多元基因選擇和極限學習機在微陣列分析中的應用_楊勤 0次下載
- 基于粒子群與極限學習機的電能質量信號特征選擇與識別 0次下載
- 基于互信息屬性分析與極端學習機的超短期風速預測 0次下載
- 基于EMD和神經(jīng)網(wǎng)絡的短期電力負荷預測 14次下載
- 基于支持向量機的電力短期負荷預測
- 一種基于GiST的層次聚類算法
- 基于分布模型的層次聚類算法
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習機制 205次閱讀
- 基于CNN-LSTM網(wǎng)絡的電力負荷預測 3252次閱讀
- 聚類分析中的機器學習與統(tǒng)計方法綜述(二) 799次閱讀
- 如何在 Python 中安裝和使用頂級聚類算法 472次閱讀
- 10種頂流聚類算法Python實現(xiàn)(附完整代碼) 1259次閱讀
- 基于自適應粒子群算法優(yōu)化支持向量機的負荷預測 1094次閱讀
- 10種聚類介紹和Python代碼 2850次閱讀
- 學習機器人對教育有什么樣的作用 6247次閱讀
- 國內(nèi)外專家和學者根據(jù)配用電數(shù)據(jù)預測短期負荷的方法 1743次閱讀
- Python無監(jiān)督學習的幾種聚類算法包括K-Means聚類,分層聚類等詳細概述 3w次閱讀
- 機器學習中五種常用的聚類算法 3.8w次閱讀
- 淺談Matlab中的聚類分析 Matlab聚類程序的設計 7212次閱讀
- 基于密度DBSCAN的聚類算法 2.1w次閱讀
- k means聚類算法實例 1.5w次閱讀
- SVM與Fourier算法在電網(wǎng)短期負荷預測中的應用 1327次閱讀
下載排行
本周
- 1電子電路原理第七版PDF電子教材免費下載
- 0.00 MB | 1490次下載 | 免費
- 2單片機典型實例介紹
- 18.19 MB | 92次下載 | 1 積分
- 3S7-200PLC編程實例詳細資料
- 1.17 MB | 27次下載 | 1 積分
- 4筆記本電腦主板的元件識別和講解說明
- 4.28 MB | 18次下載 | 4 積分
- 5開關電源原理及各功能電路詳解
- 0.38 MB | 10次下載 | 免費
- 6基于AT89C2051/4051單片機編程器的實驗
- 0.11 MB | 4次下載 | 免費
- 7藍牙設備在嵌入式領域的廣泛應用
- 0.63 MB | 3次下載 | 免費
- 89天練會電子電路識圖
- 5.91 MB | 3次下載 | 免費
本月
- 1OrCAD10.5下載OrCAD10.5中文版軟件
- 0.00 MB | 234313次下載 | 免費
- 2PADS 9.0 2009最新版 -下載
- 0.00 MB | 66304次下載 | 免費
- 3protel99下載protel99軟件下載(中文版)
- 0.00 MB | 51209次下載 | 免費
- 4LabView 8.0 專業(yè)版下載 (3CD完整版)
- 0.00 MB | 51043次下載 | 免費
- 5555集成電路應用800例(新編版)
- 0.00 MB | 33562次下載 | 免費
- 6接口電路圖大全
- 未知 | 30320次下載 | 免費
- 7Multisim 10下載Multisim 10 中文版
- 0.00 MB | 28588次下載 | 免費
- 8開關電源設計實例指南
- 未知 | 21539次下載 | 免費
總榜
- 1matlab軟件下載入口
- 未知 | 935053次下載 | 免費
- 2protel99se軟件下載(可英文版轉中文版)
- 78.1 MB | 537791次下載 | 免費
- 3MATLAB 7.1 下載 (含軟件介紹)
- 未知 | 420026次下載 | 免費
- 4OrCAD10.5下載OrCAD10.5中文版軟件
- 0.00 MB | 234313次下載 | 免費
- 5Altium DXP2002下載入口
- 未知 | 233045次下載 | 免費
- 6電路仿真軟件multisim 10.0免費下載
- 340992 | 191183次下載 | 免費
- 7十天學會AVR單片機與C語言視頻教程 下載
- 158M | 183277次下載 | 免費
- 8proe5.0野火版下載(中文版免費下載)
- 未知 | 138039次下載 | 免費
評論
查看更多