摘要
摘要随着我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，现代电力负荷数据以海量形式存在，传统单机模式无法满足电力负荷在线预测效果的要求。为了改善大规模电力负荷数据的预测效果，设计了基于极限学习机的分布式电力负荷预测模型。首先提取电力负荷数据，通过混沌理论的相空间重构方法对电力负荷数据进行预处理，产生电力负荷数据预测建模样本，然后将电力负荷数据预测建模样本细分成为多个子样本，通过云计算集群系统的分布式方式并行实现子样本建模，每一个小样本通过极限学习机进行建模和预测，最后采用具体电力负荷数据进行了仿真测试实例研究，测试结果表明，本文模型加快了大规模电力负荷数据建模速度，可以足电力负荷在线预测效果，而且电力负荷预测精度要明显优于当前其它电力负荷预测模型。
出版日期
2019年08月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
