《表2 8月日线损预测值》

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《基于PCA-ELM的日同期线损检测系统的研发》

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（MWh）

利用PCA-ELM方法预测8月份线损值，不仅预测精度高，而且所用时间比传统的潮流分析降低了成千上万倍。对表2进行分析，对比每日的实际值与预测值的误差均在1%以内，而且，随着外界影响因素的增加，在实际线损值发生波动的情况下，采用极限学习机预测的线损值也能实现预测结果的准确性，说明了预测精度较高，本文采用的预测方法达到了预期的预测目标。实际值与预测值的仿真波形如图2所示，从该图可以看出，日线损的预测值与实际值较为相似，能有效的对线损进行预测[17]。由于该城市是旅游城市，在8月份，气温升高，游客增多，用电量增大，相应的线损也随之增大。由于26、27日的降雨，用电量和线损都有降低。通过分析可知基于PCA-ELM的算法能有效对日线损进行预测。