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基于极限学习机的短期电力负荷在线预测
被引量：
2
1
作者
杨凌
彭文英
+2 位作者
杨思怡
杜娟
程丽
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期637-644,共8页
为满足智能电网对电力负荷实时预测的需求,提出基于稀疏递归最小二乘法的极限学习机(SRLS-ELM)在线学习算法,用于短期电力负荷的在线预测.相比在线序列ELM, SRLS-ELM算法无需选择离线样本初始化网络输出权重,将网络学习的平方误差与输...
为满足智能电网对电力负荷实时预测的需求,提出基于稀疏递归最小二乘法的极限学习机(SRLS-ELM)在线学习算法,用于短期电力负荷的在线预测.相比在线序列ELM, SRLS-ELM算法无需选择离线样本初始化网络输出权重,将网络学习的平方误差与输出权值的稀疏正则化项相结合,用l1-范数稀疏化网络隐藏层节点,用次梯度策略解决求解过程中代价函数无法处处可微的问题,以递归最小二乘的训练方法完成在线学习,根据估计误差自适应寻找最优正则化参数.仿真结果表明,基于SRLS-ELM的算法能有效简化网络结构,且与ELM、堆叠核ELM批量、在线序列ELM半在线以及精确在线支持向量机回归模型相比,对短期电力负荷在线预测时具有更高的预测精度和学习效率,且鲁棒性强.
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关键词
短期电力负荷预测
极限学习机
在线学习
正则化
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职称材料
题名
基于极限学习机的短期电力负荷在线预测
被引量：
2
1
作者
杨凌
彭文英
杨思怡
杜娟
程丽
机构
兰州大学信息科学与工程学院
京东集团搜索与推荐平台部
出处
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期637-644,共8页
基金
甘肃省自然科学基金项目(22JR5RA492)。
文摘
为满足智能电网对电力负荷实时预测的需求,提出基于稀疏递归最小二乘法的极限学习机(SRLS-ELM)在线学习算法,用于短期电力负荷的在线预测.相比在线序列ELM, SRLS-ELM算法无需选择离线样本初始化网络输出权重,将网络学习的平方误差与输出权值的稀疏正则化项相结合,用l1-范数稀疏化网络隐藏层节点,用次梯度策略解决求解过程中代价函数无法处处可微的问题,以递归最小二乘的训练方法完成在线学习,根据估计误差自适应寻找最优正则化参数.仿真结果表明,基于SRLS-ELM的算法能有效简化网络结构,且与ELM、堆叠核ELM批量、在线序列ELM半在线以及精确在线支持向量机回归模型相比,对短期电力负荷在线预测时具有更高的预测精度和学习效率,且鲁棒性强.
关键词
短期电力负荷预测
极限学习机
在线学习
正则化
Keywords
short-term power load forecasting
extreme learning machine
online learning
regularization
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极限学习机的短期电力负荷在线预测
杨凌
彭文英
杨思怡
杜娟
程丽
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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