【摘要】：將支持向量機(jī)(SVM)理論與網(wǎng)格搜索及交叉驗(yàn)證相結(jié)合,應(yīng)用于梯級(jí)水電系統(tǒng)隱隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度中,實(shí)現(xiàn)徑流不確定條件下的梯級(jí)實(shí)際優(yōu)化運(yùn)行。以系統(tǒng)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小為SVM訓(xùn)練目標(biāo),結(jié)合參數(shù)分布規(guī)律,采用指數(shù)劃分的網(wǎng)格搜索對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選;將K-fold交叉驗(yàn)證技術(shù)引入到SVM訓(xùn)練性能評(píng)價(jià)中,降低了訓(xùn)練樣本隨機(jī)性對(duì)訓(xùn)練模型性能的干擾,提高了模型的泛化能力。建立VC_與MATLAB混合編程平臺(tái),對(duì)梯級(jí)水電系統(tǒng)隱隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度運(yùn)行進(jìn)行仿真,結(jié)果表明基于采用最優(yōu)參數(shù)SVM的隱隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度在梯級(jí)系統(tǒng)發(fā)電量和發(fā)電過(guò)程方面取得了良好成果。
[Abstract]:The support vector machine (SVM) theory is combined with grid search and cross-verification, which is applied to the hidden random optimal operation of cascade hydropower system to realize the actual optimal operation of cascade under the condition of uncertain runoff. Taking the minimum risk of system structure as the training goal of SVM, combined with the law of parameter distribution, the grid search of exponential division is used to optimize the parameters of the model. The K-fold cross-verification technology is introduced into the SVM training performance evaluation, which reduces the interference of the randomness of the training samples to the performance of the training model and improves the generalization ability of the model. The mixed programming platform of VC_ and MATLAB is established to simulate the hidden random optimal dispatching operation of cascade hydropower system. The results show that the implicit stochastic optimal scheduling based on the optimal parameter SVM has achieved good results in the power generation and power generation process of the cascade system.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51279062,41340022) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(11QX52)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TV736

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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3 徐鑫鑫;劉滌塵;黃涌;;基于VC++和Matlab混合編程實(shí)現(xiàn)電力故障再現(xiàn)及分析系統(tǒng)研究[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2006年12期

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【共引文獻(xiàn)】

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5 黃帥棟;衛(wèi)志農(nóng);高宗和;楊爭(zhēng)林;孫國(guó)強(qiáng);孫永輝;;基于非負(fù)矩陣分解的相關(guān)向量機(jī)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2012年11期

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8 韓勇;李紅梅;;基于小波分解的支持向量機(jī)母線(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2012年04期

9 許力;竺鵬東;顧宏杰;許文才;;基于變尺度PCA的電力設(shè)備載流故障早期預(yù)警[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2012年05期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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4 韓力;韓學(xué)山;，

本文編號(hào)：2493887