電量預(yù)測(cè)這項(xiàng)技術(shù)無(wú)論是在國(guó)家電網(wǎng)公司的投標(biāo)評(píng)估系統(tǒng)還是在當(dāng)今的開(kāi)放電力市場(chǎng)中,都都至關(guān)重要。然而在當(dāng)前售電公司所面臨的電量預(yù)測(cè)問(wèn)題中,歷史電量數(shù)據(jù)以及電量預(yù)測(cè)的誤差分布通常是非線性,非高斯分布的,且由于用戶規(guī)模小,一些隨機(jī)事件及數(shù)據(jù)收集誤差會(huì)異致離群值的出現(xiàn),對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果造成較大的影響,這就使得傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法不再適用。作為非線性預(yù)測(cè)模型的極限學(xué)習(xí)機(jī)《Extreme Learning Machine,ELM)已被驗(yàn)證在回歸預(yù)測(cè)領(lǐng)域具有良好的性能,然而,傳統(tǒng)ELM以均方誤差《Mean Squared Error,MSE》準(zhǔn)則為代價(jià)函數(shù),其對(duì)離群值較敏感,輸出結(jié)果受離群值的影響較大,使其無(wú)法在電量預(yù)測(cè)問(wèn)題中正確表示非高斯情況下的誤差統(tǒng)計(jì)信息。為了解決這一問(wèn)題,本文通過(guò)引入廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則(Generalized Maximum Correntropy Criterion,GMCC),構(gòu)建了一種新的魯棒預(yù)測(cè)模型.GMCC作為信息理論學(xué)習(xí)方法論中一種新的代價(jià)函數(shù)可用于解決非高斯信號(hào)處理問(wèn)題。因此,本文以GMCC作為新的代價(jià)函數(shù)替代原始ELM的MSE代價(jià)函數(shù),構(gòu)建了GMCCELM電量預(yù)測(cè)模型。此外... 

【文章來(lái)源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)模型研究現(xiàn)狀
        1.2.2 廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究工作及論文框架
2 用戶用電特性分析
    2.1 用戶用電特性分析實(shí)例
    2.2 本章小結(jié)
3 極限學(xué)習(xí)機(jī)基本理論研究
    3.1 單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論
        3.1.1 單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概論
        3.1.2 單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本定理
    3.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)基本理論
        3.2.1 基于常規(guī)梯度的SLFN解決方案
    3.3 在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)基本理論
        3.3.1 在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)基本理論
        3.3.2 在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)構(gòu)
    3.4 基于在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)的電量預(yù)測(cè)
    3.5 本章小結(jié)
4 基于廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的極限學(xué)習(xí)機(jī)電量預(yù)測(cè)研究
    4.1 最大相關(guān)熵準(zhǔn)則
    4.2 廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則
    4.3 廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則極限學(xué)習(xí)機(jī)理論推導(dǎo)
    4.4 基于廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的極限學(xué)習(xí)機(jī)電量預(yù)測(cè)實(shí)例
    4.5 本章小結(jié)
5 基于廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的核極限學(xué)習(xí)機(jī)電量預(yù)測(cè)研究
    5.1 核極限學(xué)習(xí)機(jī)理論
    5.2 基于廣義最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的核極限學(xué)習(xí)機(jī)電量預(yù)測(cè)實(shí)例
    5.3 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
在校學(xué)習(xí)期間發(fā)表的論文與參加科研情況



本文編號(hào)：2943589