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摘要:
如何快速准确实现电力用户的短期电量预测对需求响应的实施以及售电公司的经营具有重要的意义.提出一种基于相似用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机的用户短期电量预测方法.首先通过主成分分析与余弦相似度相结合的聚类分析方法建立用户电量特征库;然后通过皮尔逊相关系数法选取与待预测用户用电特性相似度较高的用户,将其用电信息匹配生成预测参考日数据集;最后建立鲁棒极限学习机模型实现对用户短期电量预测.为验证所提方法的有效性,采用实际案例进行仿真分析.结果表明该方法可以有效提高用户短期电量预测精度.
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文献信息
篇名 基于用户电量特征匹配与鲁棒极限学习机的用户短期电量预测
来源期刊 智慧电力 学科 工学
关键词 主成分分析 余弦相似度 皮尔逊相关系数 电量特征 短期电量预测
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 电网分析与研究
研究方向 页码范围 76-82
页数 7页 分类号 TM714
字数 4812字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-7598.2018.11.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭显刚 广东工业大学自动化学院 105 1183 20.0 30.0
2 林锐涛 7 22 3.0 4.0
3 何佳汉 3 8 1.0 2.0
4 许韩斌 5 13 2.0 3.0
5 潘可达 广东工业大学自动化学院 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
主成分分析
余弦相似度
皮尔逊相关系数
电量特征
短期电量预测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
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智慧电力
月刊
2096-4145
61-1512/TM
大16开
西安市柿园路218号
52-185
1973
chi
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