針對(duì)確定性負(fù)荷點(diǎn)預(yù)測(cè)存在不同程度誤差及難以反映電力需求不確定性的問(wèn)題,提出一種基于極點(diǎn)對(duì)稱模態(tài)分解（extreme-point symmetric mode decomposition, ESMD）-分散熵（dispersion entropy, DE）和改進(jìn)烏鴉搜索算法（improved crow search algorithm, ICSA）優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期負(fù)荷區(qū)間預(yù)測(cè)模型。首先用ESMD將原始負(fù)荷時(shí)間序列分解為多個(gè)特征互異的子序列,降低了原始非平穩(wěn)負(fù)荷序列對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,并計(jì)算各子序列的分散熵,將熵值相近的子序列重組為新序列以降低計(jì)算規(guī)模;其次,基于上下限估計(jì)法,利用ICSA算法對(duì)核極限學(xué)習(xí)機(jī)（kernel extreme learning machine, KELM）輸出權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,得到最優(yōu)預(yù)測(cè)區(qū)間上下限,并以此分別對(duì)各新序列進(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè);最后將預(yù)測(cè)結(jié)果疊加得到最終的預(yù)測(cè)區(qū)間。仿真結(jié)果表明,所提模型有效提高了負(fù)荷預(yù)測(cè)區(qū)間的質(zhì)量,為電力系統(tǒng)決策工作提供有力支持。 

【文章來(lái)源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(22)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 基本原理分析
    1.1 ESMD算法
    1.2 分散熵
    1.3 改進(jìn)烏鴉搜索算法
    1.4 核極限學(xué)習(xí)機(jī)
2 ICSA-KELM負(fù)荷區(qū)間預(yù)測(cè)模型
    2.1 ICSA-KELM區(qū)間預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)
    2.2 區(qū)間預(yù)測(cè)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
        2.2.1 預(yù)測(cè)區(qū)間覆蓋率
        2.2.2 預(yù)測(cè)區(qū)間平均寬度
        2.2.3 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
    2.3 ICSA-KELM區(qū)間預(yù)測(cè)流程
3 基于ESMD-DE和ICSA-KELM的負(fù)荷區(qū)間預(yù)測(cè)模型流程
4 實(shí)驗(yàn)仿真
    4.1 數(shù)據(jù)處理
    4.2 區(qū)間預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)搭建
    4.3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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