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本发明涉及一种短期电力负荷预测方法，包括以下步骤：获取电力历史数据，将历史数据输入预测模型中，得到预测的短期电力负荷，预测模型的训练过程具体为：S1、获取训练集，通过前向序列选择算法从训练集中提取特征；S2、将提取的特征输入极限学习机中进行训练，训练过程中，采用猎人猎物优化算法优化极限学习机的模型参数，经过迭代训练，得到最终的优化的模型参数；S3、将优化的模型参数代入极限学习机中，得到训练完成的预测模型。与现有技术相比，本发明具有能够快速找到全局最优解等优点。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116523335 A (43)申请公布日 2023.08.01 (21)申请号 202310460823.1 (22)申请日 2023.04.25 (71)申请人 上海电机学院 地址 201306
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