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一种基于斯皮尔曼等级与RKELM微网短期负荷预测方法

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前景分析

成果名称：	一种基于斯皮尔曼等级与RKELM微网短期负荷预测方法	关键字：	负荷 , 预测 , 负荷预测 , 样本 , 斯皮尔 , 历史 , 时刻 , 皮尔 , 模型 , 核函数	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	广东省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201710957155.8	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	华南理工大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	2.40	所属十强产业：

本发明提出一种基于SPSS与RKELM微网短期负荷预测方法，包括步骤：（1）在线数据采集并周期性更新历史数据库（2）对历史数据进行预处理并提取负荷样本特征；（3）构建离线负荷预测模型；（4）采用斯皮尔曼等级相关的方法筛选与待预测点前驱负荷相似的历史样本作为在线训练样本；（5）根据在线训练样本与离线负荷预测模型，计算未来时刻的负荷预测值。该方法使用快速简化核函数极限学习机（RKELM）、混沌粒子群算法和斯皮尔曼等级相关筛选（RKELM），建立了包含离线参数寻优与在线负荷的预测模型；通过模型参数的周期更新来保证算法的时效性，同时降低在线预测计算的复杂度，减少历时数据存储量，降低计算成本，能较为准确的预测微网短期及超短期负荷。