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基于大数据简约及PCA改进RBF网络的短期电力负荷预测
被引量:
23
1
作者
张淑清
任爽
+3 位作者
陈荣飞
钱磊
姜万录
李盼
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期392-396,共5页
针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择(Lasso)算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数(RBF)神经...
针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择(Lasso)算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数(RBF)神经网络预测精度严重下降的不良影响,提出基于主元分析(PCA)改进的RBF神经网络电力负荷预测模型,消除多气象因素相关性,剔除冗余,提取天气因素特征量,将新天气特征量与历史负荷数据共同作为RBF网络的建模对象,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型,加快预测速率。经美国南部某地区实际电力负荷数据的预测分析,充分证明该方法的有效性及可靠性。
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关键词
计量学
短期负荷预测
电力负荷
大数据简约
主元分析
RBF神经网络
气象因子
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职称材料
题名
基于大数据简约及PCA改进RBF网络的短期电力负荷预测
被引量:
23
1
作者
张淑清
任爽
陈荣飞
钱磊
姜万录
李盼
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期392-396,共5页
基金
国家自然科学基金(51475405
61077071)
+2 种基金
河北省自然科学基金(E2018203439
E2018203339)
河北省高等学校科技研究重点项目(ZD2014100)
文摘
针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择(Lasso)算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数(RBF)神经网络预测精度严重下降的不良影响,提出基于主元分析(PCA)改进的RBF神经网络电力负荷预测模型,消除多气象因素相关性,剔除冗余,提取天气因素特征量,将新天气特征量与历史负荷数据共同作为RBF网络的建模对象,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型,加快预测速率。经美国南部某地区实际电力负荷数据的预测分析,充分证明该方法的有效性及可靠性。
关键词
计量学
短期负荷预测
电力负荷
大数据简约
主元分析
RBF神经网络
气象因子
Keywords
metrology
short-term load forecasting
power system load
big data reduction
principal componentanalysis
RBF neural network
weather factors
分类号
TB971 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据简约及PCA改进RBF网络的短期电力负荷预测
张淑清
任爽
陈荣飞
钱磊
姜万录
李盼
《计量学报》
CSCD
北大核心
2018
23
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