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利用傳統方法預測母線負荷時，通常選取離待測日相近的一段時間作為歷史相似日進行模型訓練，沒有考慮其天氣情況、星期類型、節假日等因素的影響，相似日與待測日特征相差較大。為解決以上問題，提出一種基于層次聚類（ HC）和極限學習機（ELM）的母線負荷預測算法。首先使用層次聚類法將母線歷史日負荷進行聚類，然后對層次聚類得出的聚類結果建立決策樹，其次根據待測日的溫度、濕度、星期和節假日類型等日屬性在決策樹中匹配出訓練極限學習機預測模型的歷史日負荷，最后建立極限學習機預測模型，對待測日母線日負荷進行預測。對兩條不同母線的負荷進行了預測，與傳統單一的極限學習機相比，所提算法的平均絕對百分比誤差（ MAPE）分別降低了1.4和0.8個百分點。實驗結果表明，所提算法預測母線負荷具有更高的預測精度和穩定性。
母線負荷可以定義為由變電站的主變壓器供給一個相對較小的供電區域的終端負荷的總和，是系統負荷的細化。對母線負荷的精確預測是改善電網安全性、穩定性和經濟性，提高用電質量的重要保證。母線負荷不同于系統負荷，它具有以下特點：母線負荷易受氣象因素變化影響，如氣溫的突然升高和降低，將引起居民用電特別是空調負荷的劇烈變化，大面積降雨后會引起排漬負荷的突然增加；電網系統中母線數目眾多、量大面廣、負荷基數小，波動性大，不同母線之間負荷差異較大，難以人工逐一深入分析。因此，對母線負荷進行精準的預測具有較高的難度。
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