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摘要:
挖掘电力用户用电特征,有助于提高负荷预测精度,从而为制定合理的电力系统经济调度策略提供理论依据.针对传统的模糊C均值(fuzzy c-means algorithm,FCM)聚类算法的聚类数需要人工试凑的问题,提出了自适应FCM方法,以达到自动调整参数获得最佳聚类数的目的.针对核极限学习机(kernel extreme learning mechine,KELM)求逆过程计算量大的问题,采用cholesky分解法求解KELM的输出权值,降低了计算时间.采用自适应FCM对电力用户进行聚类,然后对每类用户采用改进的KELM算法进行负荷预测.实验结果表明,相同预测方法下,基于聚类的负荷预测精度高于不聚类时的负荷预测;实验结果验证了所提聚类方法与用户实际用电行为相符,具有准确性;相比于传统的KELM算法,改进KELM算法耗时更少精度更高.
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文献信息
篇名 考虑用电行为分析的电力用户用电预测研究
来源期刊 电子测量技术 学科 工学
关键词 模糊C均值 用电行为 KELM 负荷 预测
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 理论与算法
研究方向 页码范围 74-79
页数 6页 分类号 TM715|TM74
字数 语种 中文
DOI 10.19651/j.cnki.emt.1903225
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电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
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2-336
1977
chi
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