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基于迭代誤差補(bǔ)償?shù)暮藰O端學(xué)習(xí)機(jī)模型在短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

     
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摘要

針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法制約短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的問題,提出一種基于迭代誤差補(bǔ)償?shù)暮藰O端學(xué)習(xí)機(jī)(KELM-IEC)預(yù)測(cè)模型.首先,建立短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的輸入指標(biāo)體系,選擇月份、日期、星期、周數(shù)、是否為節(jié)假日、日平均氣溫、前一日的最大負(fù)荷量等影響電力負(fù)荷的7個(gè)因素作為預(yù)測(cè)模型的輸入;其次,基于新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——核極端學(xué)習(xí)機(jī)(KELM),建立負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,引入支持向量機(jī)(SVM)的核函數(shù)映射作為極端學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的隱含層節(jié)點(diǎn)映射,有效結(jié)合ELM結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、訓(xùn)練簡(jiǎn)便與SVM泛化能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度;最后,基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)中迭代誤差補(bǔ)償(IEC)技術(shù),建立IEC模型,再次利用KELM對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行學(xué)習(xí),從而對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償和修正,進(jìn)一步減小模型預(yù)測(cè)誤差,提高預(yù)測(cè)性能.采用兩組實(shí)際電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),其中,KELM-IEC模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,平均絕對(duì)百分誤差(MAPE)分別降低了74.39％和34.73％,最大絕對(duì)誤差(ME)分別降低了58.34％和39.58％;同時(shí)與KELM模型相比,平均絕對(duì)百分誤差分別降低了18.60％和4.29％,最大絕對(duì)誤差分別降低了0.08％和11.21％,說明誤差補(bǔ)償策略的必要性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,KELM-IEC預(yù)測(cè)模型能夠有效地提高短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度,有利于改善電力系統(tǒng)的計(jì)劃、運(yùn)營(yíng)和管理,保障生產(chǎn)和生活用電,提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益.

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