基于熵权法与GRA-ELM的配电网空间负荷预测

摘要

空间负荷预测对配电网规划建设具有重要意义。为了提高配电网空间负荷预测精度,文中提出基于熵权法与灰色关联分析-极限学习机(GRA-ELM)的配电网空间负荷预测方法。首先,将规划区域内的小区按用地性质划分,分析不同类型负荷的影响因素,建立空间负荷密度指标体系;其次,利用熵权法对不同类型负荷的负荷密度指标进行权重分配;然后,应用GRA挑选出与待测地块负荷密度指标相似的训练样本;最后,将样本带入经粒子群优化(PSO)算法参数处理后的极限学习机(ELM)进行训练,得到预测结果。通过实例对所提方法的性能进行仿真验证,结果表明,所提方法相对其他方法的空间负荷预测精度更高。