文献类型：期刊文章

作　　者：林志坚[1] 鲁迪[2] 林锐涛[1] 王星华[2] 许韩斌[1] 彭显刚[2]

LING Zhijian;LU Di;LING Ruitao;WANG Xinghua;XU Hanbin;PENG Xiangang(Guangdong Power Grid Co.,Ltd.Shantou Power Supply Bureau,Shantou 515041,China;School of Automation,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China)

机构地区：[1]广东电网有限责任公司汕头供电局,广东汕头515041 [2]广东工业大学自动化学院,广东广州510006

出　　处：《智慧电力》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51707041);中国南方电网公司科技项目(GDKJXM20162087)~~

年　　份：2019

卷　　号：47

期　　号：3

起止页码：46-53

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着售电侧市场的逐步开放,集中式的供售电模式被打破,为获取更精确的区域短期负荷预测值,提出一种基于k-means聚类和变分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测方法。首先利用传统的k-means聚类算法对历史电力负荷数据进行负荷模式的提取,获取相同用电行为的用户负荷曲线。然后采用变分位鲁棒极限学习机对不同类负荷曲线分别建立预测模型,最后叠加单个的预测值形成最终的预测结果。通过设定不同的分位值来模拟不同的预测场景,以此得到所有可能性的预测值,即实现变分位-多场景的VQR-ORELM灵活预测。为验证所提方法的有效性,采用2个实际案例进行仿真分析。结果表明,相对于支持向量机、BP神经网络、极限学习机模型、鲁棒极限学习机模型,所提模型在聚类前后预测精度始终最高,进一步验证了所提方法的优越性和灵活性。通过k-means聚类后,所有模型预测性能都有较大提高。

关 键 词：K-MEANS聚类 变分位鲁棒极限学习机  短期负荷预测

分 类 号：TM715]