摘要：本发明属于电力系统建模与仿真技术领域，尤其涉及一种基于极限学习机的负荷模型预测方法，包括：采集历年各变电站大量负荷动态特性数据，通过辨识获得相应的负荷模型；根据负荷的不同季节、时刻、组成成分的不同特征进行分类归纳作为训练集，通过训练获得极限学习机模型和参数；确定目标负荷数据的负荷特征，并输入到经过训练的极限学习机模型进行预测，无需迭代，得到预测的负荷模型。该方法无需迭代，可以快速的得出唯一的负荷模型，最大限度的保证了精准性并且具有较好的泛化性和鲁棒性，在生产实践中具有较好的实用性，在对未来电网的规划工作上起到重要作用。
- 专利类型发明专利
- 申请人国网浙江省电力公司;华北电力大学;国网浙江省电力公司杭州供电公司;江苏华瑞泰科技股份有限公司;
- 发明人孙维真;叶琳;徐衍会;王晨语;商佳宜;于浩;宁元元;杨宁雄;
- 地址310007 浙江省杭州市黄龙路8号
- 申请号CN201510620814.X
- 申请时间2015年09月25日
- 申请公布号CN105160437A
- 申请公布时间2015年12月16日
- 分类号G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I;
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京公网安备11010802043465号
