【摘 要】
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文章结合分布式电源出力与历史负荷数据，提出了一种基于集成学习框架Adaboost，以最小二乘支持向量机为Adaboost算法基学习器的区域电网日电量预测方法。通过建立LLSVM-Adaboost预测模型对分布式电源规模化接入后的区域电网的日电量进行有效预测。Adaboost集成策略对LLSVM基学习器进行加权组合，根据每个LLSVM基学习器的预测误差计算权重，并进行基学习器权值分配和重组，大大提升
【基金项目】
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国网冀北电力有限公司科技项目（52018K19002J）；
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文章结合分布式电源出力与历史负荷数据，提出了一种基于集成学习框架Adaboost，以最小二乘支持向量机为Adaboost算法基学习器的区域电网日电量预测方法。通过建立LLSVM-Adaboost预测模型对分布式电源规模化接入后的区域电网的日电量进行有效预测。Adaboost集成策略对LLSVM基学习器进行加权组合，根据每个LLSVM基学习器的预测误差计算权重，并进行基学习器权值分配和重组，大大提升了模型的泛化能力和预测精度。利用文章所提算法，使用冀北电网实际数据，针对分布式电源规模化接入的典型日电量情况验证了该算法的有效性，具有较好的预测效果。
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