【摘 要】
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针对短期电力负荷数据具有明显周期性的特点,将基于机器学习引入到短期电力负荷预测 领域,提出一种基于岭回归估计的RBF神经网络短期电力负荷预测方法,该方法利用机器学习算
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,国家电网公司电能计量重点实验室,南京致德电子科技有限公司
【基金项目】
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适应竞争性电力零售市场及网荷互动的电能计量系统关键技术研究(5210EF18000G)
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针对短期电力负荷数据具有明显周期性的特点,将基于机器学习引入到短期电力负荷预测 领域,提出一种基于岭回归估计的RBF神经网络短期电力负荷预测方法,该方法利用机器学习算法RBF 在非线性拟合方面的优势,结合岭回归对RBF神经网络输出层权值进行参数估计,有效消除输入多重共 线性问题,采用广义交叉验证法对构建的模型进行评估,寻找最优岭参数,提高了电力负荷预测精度。 通过实际负荷预测案例,与传统BP神经网络负荷预测方法进行比对,验证了提出的电力负荷预测方法 较传统方法具有较好的稳定性和较高的预测精度,为电力负荷预
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