基于遗忘因子的极限学习机电网负荷响应能力预测研究

摘要

为了实现电网调度的精细调控 ,除需要预测负荷需求外 ,还需预测电网实际负荷响应能力.现针对电网负荷响应能力具有时效性的特点 ,提出一种电网负荷预测新算法——遗忘因子极限学习机预测模型.基于传统的在线递推极限学习机 ,推导了带遗忘因子的极限学习机递推公式 ,通过引入遗忘因子可以避免由于电网构成特性的改变导致早期采集数据对预测精度的影响 ,从而实现更高的负荷预测精度与逼近效果 ,与其他常规预测模型相比有效地克服了学习速度慢、难以合理确定网络结构、存在局部极小点的缺陷.经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,可用于预测电网实际负荷响应能力.