基于熵权法与GRA-ELM的配电网空间负荷预测

• 作者: 邓燕国 王冰 曹智杰 张秋桥
• 来源期刊: 电力工程技术
• 关键词: 空间负荷预测 负荷密度指标 熵权法 灰色关联分析(GRA) 极限学习机(ELM)
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 配网与微网|Distribution Network and Micro-grid
• 页码范围: 136-141
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.12158/j.2096-3203.2021.04.019

摘要

空间负荷预测对配电网规划建设具有重要意义.为了提高配电网空间负荷预测精度,文中提出基于熵权法与灰色关联分析-极限学习机(GRA-ELM)的配电网空间负荷预测方法.首先,将规划区域内的小区按用地性质划分,分析不同类型负荷的影响因素,建立空间负荷密度指标体系;其次,利用熵权法对不同类型负荷的负荷密度指标进行权重分配;然后,应用GRA挑选出与待测地块负荷密度指标相似的训练样本;最后,将样本带入经粒子群优化(PSO)算法参数处理后的极限学习机(ELM)进行训练,得到预测结果.通过实例对所提方法的性能进行仿真验证,结果表明,所提方法相对其他方法的空间负荷预测精度更高.