基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法

• 作者: 张少敏 王保义 赵硕
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 负荷预测 极限学习机 在线序列优化
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 526-531
• 页数: 6页
• 分类号: TM76
• 字数: 5760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2014.02.039

摘要

为了提高电力负荷预测精度，应对电力系统智能化所带来的数据海量化高维化带来的单机计算资源不足的挑战，提出了一种在线序列优化的极限学习机短期电力负荷预测模型。针对电力负荷数据特性，对极限学习机预测算法进行在线序列优化；引入分布式和 multi-agent 思想，提升负荷预测算法预测准确率；采用云计算的MapReduce编程框架对提出的算法模型进行并行化改进，提高其处理海量高维数据的能力。选用 EUNITE 提供的真实电力负荷数据进行算例分析，在32节点云计算集群上进行实验，结果表明基于该模型的负荷预测精度均优于传统支持向量回归预测算法和泛化神经网络预测算法，且提出的算法具有优异的并行性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王保义	华北电力大学控制与计算机工程学院	59	973	16.0	29.0
2	张少敏	华北电力大学控制与计算机工程学院	51	750	15.0	26.0
3	赵硕	华北电力大学控制与计算机工程学院	4	182	4.0	4.0