智能电网中增强型极端学习机优化的短期电力负荷与价格预测

"这篇论文探讨了在智能电网中利用增强型极端学习机优化进行短期电力负荷和价格预测的方法。作者包括Aqdas Naz、Muhammad Umar Javed、Nadeem Javaid、Tanzila Saba、Musaed Alhussein和Khursheed Aurangzeb，分别来自巴基斯坦的COMSATS伊斯兰堡大学计算机科学系、沙特阿拉伯的Al Yamamah大学计算机与信息系统学院以及沙特阿拉伯国王 Saud 大学的计算机工程系。文章发表于2019年，讨论了智能电网的重要性和对高效能源分配的需求，并提出了一种新的预测模型来应对日益增长的智能设备带来的挑战。" 正文: 智能电网(Smart Grid, SG)是一种现代化的电力系统，旨在为消费者提供高效、可靠且经济的能源。随着世界对能源需求的增加，特别是随着智能设备的迅速普及，对能源的高效分配显得尤为重要。短期电力负荷和价格预测是智能电网管理的关键组成部分，因为它有助于优化电力市场运营、规划发电容量以及确保电力系统的稳定运行。 这篇研究论文提出了使用增强型极端学习机优化(Enhanced Extreme Learning Machine Optimization, EELMO)技术来改进短期电力负荷和价格预测。极端学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是一种快速而有效的机器学习算法，尤其适用于大规模数据集。通过优化EELM，研究者旨在提高预测的准确性，减少预测误差，从而提升整个智能电网的性能。 短期电力负荷预测涉及到预测未来几个小时或几天内的电力消耗量，这对于电网调度和需求响应策略至关重要。另一方面，短期电力价格预测则关注电力市场中的电价波动，这直接影响到电力供应商和消费者的经济决策。准确的价格预测可以帮助市场参与者制定更有效的交易策略。 EELMO方法结合了优化算法和极端学习机的优势，通过改进的训练过程来调整网络参数，以适应智能电网的复杂性和动态性。这种方法能够处理大量输入变量，如历史负荷数据、天气条件、季节性模式以及市场因素，从而提供更精确的预测结果。 论文中可能涵盖了对不同预测模型的比较，例如传统的统计方法和其它机器学习模型，以证明EELMO在预测性能上的优越性。此外，作者可能还讨论了模型的实施细节，包括数据预处理、特征选择和模型验证，以及如何将预测结果应用于实际的电网操作中。 这项研究为智能电网的短期电力负荷和价格预测提供了一种创新的解决方案，有望提升电网的效率和稳定性。通过利用增强型极端学习机优化，该模型有可能帮助电力公司更好地应对快速变化的电力需求，降低运营成本，同时促进清洁能源的整合和整体能源市场的健康发展。