基于智能集中器的短期电力负荷预测

• 作者: 何恒靖 刘晔 张金波 曾纪钧 梁哲恒 陈晓江
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能集中器 短期负荷预测 遗忘机制 贯序极限学习机
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 140-145
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 3474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19635/j.cnki.csu-epsa.000436

摘要

随着智能电网的快速发展,新型智能集中器利用边缘计算技术实现用户侧负荷预测,可有效减轻主站压力,提高相应速度.本文针对智能集中器的负荷预测计算功能进行分析,在智能集中器的负荷预测算法模块,提出采用具有遗忘机制的在线贯序极限学习机(FOS-ELM)算法进行短期负荷预测,使用采集到的实时数据对预测模型进行训练,并通过算例进行仿真分析,仿真结果表明采用该算法的智能集中器能够实时更新训练样本,预测精度高,计算量小,计算速度快,并能够实现短期负荷的在线预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晔	广东电网有限责任公司信息中心	10	30	4.0	5.0
2	何恒靖		6	4	2.0	2.0
3	张金波	广东电网有限责任公司信息中心	8	4	1.0	2.0
4	梁哲恒	广东电网有限责任公司信息中心	7	61	3.0	7.0
5	曾纪钧	广东电网有限责任公司信息中心	3	6	2.0	2.0
6	陈晓江	广东电网有限责任公司信息中心	3	4	1.0	2.0