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本发明公开了一种在线自适应OSELM‑GARCH模型的电量预测方法,将经过数据清洗后的电量数据进行STL时间序列加法分解,分别对各分量进行模型搭建;对新加入的一组实时电量数据进行时间序列分解,利用ELM在线更新算法对趋势项模型的参数进行更新,再利用梯度下降思想计算获取当前模型的随机参数的最优值并保存;基于白噪声检验判定初始GARCH模型对新数据的泛化水平,根据模型的适应性决定是否重新训练GARCH模型;合并分项结果得到整体预测框架;评价预测性能,并更新整体预测框架。本发明建立实时有效并能反映时间
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113393034 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110663644.9
(22)申请日 2021.06.16
(71)申请人 国网山东省电力公司泰安供电公司
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