摘要：本發明屬于電力系統建模與仿真技術領域，尤其涉及一種基于極限學習機的負荷模型預測方法，包括：采集歷年各變電站大量負荷動態特性數據，通過辨識獲得相應的負荷模型；根據負荷的不同季節、時刻、組成成分的不同特征進行分類歸納作為訓練集，通過訓練獲得極限學習機模型和參數；確定目標負荷數據的負荷特征，并輸入到經過訓練的極限學習機模型進行預測，無需迭代，得到預測的負荷模型。該方法無需迭代，可以快速的得出唯一的負荷模型，最大限度的保證了精準性并且具有較好的泛化性和魯棒性，在生產實踐中具有較好的實用性，在對未來電網的規劃工作上起到重要作用。
- 專利類型發明專利
- 申請人國網浙江省電力公司;華北電力大學;國網浙江省電力公司杭州供電公司;江蘇華瑞泰科技股份有限公司;
- 發明人孫維真;葉琳;徐衍會;王晨語;商佳宜;于浩;寧元元;楊寧雄;
- 地址310007 浙江省杭州市黃龍路8號
- 申請號CN201510620814.X
- 申請時間2015年09月25日
- 申請公布號CN105160437A
- 申請公布時間2015年12月16日
- 分類號G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I;
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