公开(公告)号：CN102799953B

公开(公告)日：2016-06-29

申请号：CN201210245773.7

申请日：2012-07-16

申请人： 国家电网公司 ,  国网安徽省电力公司池州供电公司

发明人： 杨友情 ,  江龙才 ,  钱瑛 ,  周军 ,  吴常胜 ,  李进 ,  卫志农 ,  黄帅栋 ,  孙国强 ,  孙永辉 ,  韦延方

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于层叠泛化训练策略的母线负荷预测方法，其特征是针对母线负荷进行数据预处理，使用特征变量构建原始样本，构建一组极端学习机进行层叠泛化训练，训练完成后得到新的特征空间，该特征空间由这些极端学习机的输出和对应的真实值组成；然后对新的特征空间进行线性组合，将新特征空间中的输出序列作为观测，对应的输出权值作为状态，使用卡尔曼滤波对权值进行递推估计。本发明能有效改善模型的泛化能力，从而使得母线负荷的预测精度得到了较大的提高。