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申请/专利权人：国网河北省电力有限公司衡水供电分公司;衡水电力设计有限公司;国家电网有限公司;河北工业大学

摘要：本发明适用于电力技术领域，尤其涉及一种短期电力负荷预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标电网的历史电力负荷数据，得到训练集；根据训练集，利用改进斑点鬣狗算法寻找ELM模型的最优超参数；根据训练集和最优超参数，训练ELM模型的输出权重，根据最优超参数和输出权重确定训练后的ELM模型；基于训练后的ELM模型对目标电网进行短期负荷预测。本发明能够提高使用ELM模型对电力负荷进行短期预测的精度。

主权项：1.一种短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括：获取目标电网的历史电力负荷数据，得到训练集；根据所述训练集，利用改进斑点鬣狗算法寻找ELM模型的最优超参数；根据所述训练集和所述最优超参数，训练ELM模型的输出权重，根据所述最优超参数和所述输出权重确定训练后的ELM模型；基于训练后的ELM模型对目标电网进行短期负荷预测；根据所述训练集，利用改进斑点鬣狗算法寻找ELM模型的最优超参数，包括：步骤一、通过准反向学习策略对斑点鬣狗种群进行初始化；步骤二、根据所述训练集计算斑点鬣狗种群中各个个体在相同输出权重下的适应度，并确定全局适应度最优的个体；其中，所述适应度为个体对应的ELM模型输出值与实际值的拟合情况，拟合程度越高则适应度越优；步骤三、更新斑点鬣狗种群中的各个个体；步骤四、重复执行步骤二和步骤三，不断迭代直至达到迭代终止条件，输出当前全局适应度最优的个体，得到ELM模型的最优超参数；在每次迭代中，更新斑点鬣狗种群中的各个个体包括：对鬣狗种群中的各个个体进行一次更新，并对一次更新后的各个个体进行二次更新，得到当前迭代次数下更新后的各个个体；对鬣狗种群中的各个个体进行一次更新的公式为： B＝2·r1E＝2h·r2-h 式中，为第t次迭代中一次更新后各个个体的位置矩阵；为第t-1次迭代中全局适应度最优个体的位置；为第t-1次迭代中各个个体与全局适应度最优个体之间的距离；B和E为系数向量；r1和r2为[0,1]的随机向量；h为收敛因子，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数；对一次更新后的各个个体进行二次更新的公式为： 式中，为第t次迭代中二次更新后各个个体的位置矩阵；为第t次迭代中一次更新后各个个体的位置矩阵；为第t次迭代中一次更新后重新计算的全局适应度最优个体；r为[0,1]的随机向量。

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