<正>为了更加精确的进行电力负荷预测,本文提出了一种基于极限学习机(ELM)的电力负荷预测方法。对短期负荷中的数据样本进行分析后再将其归一化处理,构建了基于ELM的短期电力负荷预测模型。采用BP神经网络与ELM对同组电力负荷数据分别进行预测,并对两种预测模型进行对比。实验结果表明,ELM算法较于BP神经网络有着更高的预测精度,并且运行时间更短。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
