摘要:針對傳統(tǒng)短期負荷預(yù)測方法精度不高的缺點,提出了一種改進差分進化算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機的預(yù)測模型,其預(yù)測精度受極限學(xué)習(xí)機的輸入層權(quán)值和隱含層閾值的影響。利用改進差分進化算法對極限學(xué)習(xí)機的參數(shù)進行優(yōu)化,提高了其泛化能力。選取某地實際電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)進行仿真分析,實驗結(jié)果顯示,改進差分進化算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機對短期負荷預(yù)測精度有較高提升。
注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社