【摘 要】
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针对传统预测模型预测效果较差等问题，提出改进极限学习机的增量配电网线损率预测模型。通过ELM网络结构，确定配电网环境中适应度函数，对电量参数进行寻优。在改进极限学习机算法的支持下，依据增量配电网络结构构建配电样本，确定线损分布特征以及处理流程，实现增量配电网线损率预测模型的设计。实验结果表明，基于改进极限学习机的线损率预测模型能够较好适应增量配电网环境中电量传输需求变化，在准确收集电量数据序列特征
【基金项目】
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广东电网有限责任公司专题研究项目（0302002019030203JH00006）；
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针对传统预测模型预测效果较差等问题，提出改进极限学习机的增量配电网线损率预测模型。通过ELM网络结构，确定配电网环境中适应度函数，对电量参数进行寻优。在改进极限学习机算法的支持下，依据增量配电网络结构构建配电样本，确定线损分布特征以及处理流程，实现增量配电网线损率预测模型的设计。实验结果表明，基于改进极限学习机的线损率预测模型能够较好适应增量配电网环境中电量传输需求变化，在准确收集电量数据序列特征的同时，实现对配电网线损率的有效预测。
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