基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类

胡艳美; 王品; 丁亦新; 武争明; 张轶

doi:10.13336/j.1003-6520.hve.20230225

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基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类

智能输配电 | 更新时间：2026-11-05

- 基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类
- 基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类
- 高电压技术 2023年49卷第S1期页码：47-52
- 作者机构：
  
  国网六安市城郊供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20230225
  中图分类号： F426.61;TM76
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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胡艳美, 王品, 丁亦新, 等. 基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类[J]. 高电压技术, 2023,49(S1):47-52.

胡艳美, 王品, 丁亦新, et al. 基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类[J]. 2023, 49(S1): 47-52.
胡艳美, 王品, 丁亦新, 等. 基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类[J]. 高电压技术, 2023,49(S1):47-52. DOI： 10.13336/j.1003-6520.hve.20230225.

胡艳美, 王品, 丁亦新, et al. 基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类[J]. 2023, 49(S1): 47-52. DOI： 10.13336/j.1003-6520.hve.20230225.

摘要

智能电网中的需求侧管理和短期调度操作需要对短期电价进行预测。因此，提出了一种多核极限学习机(MKELM)用于根据一些预先指定的价格阈值进行短期电价预测和分类。此方法与使用输入层和隐藏层之间的随机权重的传统ELM相比具有明显优势。此外，研究中借助水循环算法(WCA)对MKELM短期电价预测方法进行了优化，提出了WCA-MKELM方法，以提高短期电价预测与分类的准确性。为了验证所提议方法的有效性，对不同季节电力市场的电力需求进行分析，并进行短期价格预测。结果表明WCA-MKELM智能短期电网电价预测方法准确性较高。

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基于MKELM的智能电网短期电价预测与分类

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DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20230225

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