基于改进深度极限学习机的光伏扩容用户识别方法

《基于改进深度极限学习机的光伏扩容用户识别方法》是一篇聚焦于电力系统中光伏用户识别问题的研究论文。随着分布式光伏发电技术的快速发展，越来越多的用户接入电网并进行光伏发电，这对电网的稳定运行和负荷预测提出了新的挑战。因此，如何准确识别哪些用户进行了光伏扩容，成为电力公司和研究人员关注的重点问题。该论文针对这一问题，提出了一种基于改进深度极限学习机（Deep Extreme Learning Machine, DELM）的用户识别方法，旨在提高识别的准确性和效率。

传统的方法在处理光伏用户识别时存在诸多不足，例如对数据特征的提取不够全面、模型泛化能力较弱以及计算复杂度较高。为了解决这些问题，本文引入了深度极限学习机作为核心算法，并对其进行了一系列改进。深度极限学习机是一种结合了深度学习和极限学习机优点的新型机器学习方法，具有训练速度快、泛化能力强等优势。通过引入深度结构，DELM能够自动提取数据中的高阶特征，从而更好地适应复杂的光伏用户行为模式。

在改进方面，论文主要从两个方面入手：一是优化网络结构，采用多层感知器（MLP）作为特征提取器，增强模型对输入数据的表征能力；二是引入正则化技术，以防止模型过拟合，提升其在实际应用中的稳定性。此外，作者还对激活函数进行了调整，使其更适用于光伏用户数据的分布特性，从而进一步提高了模型的识别精度。

为了验证所提方法的有效性，论文在多个真实光伏用户数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及普通极限学习机（ELM）相比，改进后的DELM在识别准确率、召回率和F1分数等指标上均有显著提升。特别是在面对噪声数据和不完整数据时，该方法表现出更强的鲁棒性，能够更稳定地识别出光伏扩容用户。

此外，论文还探讨了不同参数设置对模型性能的影响，包括隐藏层节点数、训练样本数量以及正则化系数等。通过系统的实验分析，作者确定了最优的参数组合，为后续的实际应用提供了理论依据和技术支持。同时，研究还指出，在实际部署过程中，需要根据具体的电网环境和用户数据特点，对模型进行微调和优化，以获得最佳的识别效果。

该论文的研究成果对于电力系统的智能化管理具有重要意义。通过对光伏扩容用户的精准识别，电力公司可以更好地掌握电网负荷变化趋势，优化调度策略，提高供电可靠性。同时，该方法也为其他类型的用户识别问题提供了参考，具有一定的推广价值。

综上所述，《基于改进深度极限学习机的光伏扩容用户识别方法》是一篇具有创新性和实用性的研究论文。通过引入深度极限学习机并对其进行优化，该方法在光伏用户识别任务中表现出优越的性能。未来，随着更多数据的积累和算法的不断完善，该方法有望在智能电网和能源管理领域得到更广泛的应用。