基于鲁棒极限学习机的居民空调负荷能耗预测方法
李韫莛1
周玖2
梁东贵2
1.华中科技大学 电气工程学院, 武汉 430074;广东电网有限责任公司 广州供电局,广州 5106202.广东电网有限责任公司 广州供电局,广州 510620
摘要：为实现高精度的居民空调负荷能耗预测,基于鲁棒极限学习机提出了一种新的居民空调负荷能耗预测方法.以归一化的方式处理空调负荷能耗数据集,优化预测用户工作日样本数据集,采用鲁棒极限学习机构建负荷能耗激活函数预测模型.引入拉格朗日算子约束优化模型,以迭代求解的方式完成居民空调负荷能耗预测.仿真测试结果表明,在迭代次数为 250 次、过度补偿为1.5%时,该方法的收敛速度为0.2 ms,平均预测精度为96.7%,具有较强的预测性能.
关键词：居民空调用电量预测负荷能耗激活函数极限学习机拉格朗日算子神经元神经网络
分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：广东省科技攻关项目(2019GKQNCX031)广东电网有限责任公司广州供电局项目(080035HK42200003)
论文发表日期：2023-09-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 481-485 )
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