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摘要:
将支持向量机(SVM)理论与网格搜索及交叉验证相结合,应用于梯级水电系统隐随机优化调度中,实现径流不确定条件下的梯级实际优化运行.以系统结构风险最小为SVM训练目标,结合参数分布规律,采用指数划分的网格搜索对模型参数进行优选;将K-fold交叉验证技术引入到SVM训练性能评价中,降低了训练样本随机性对训练模型性能的干扰,提高了模型的泛化能力.建立VC与MATLAB混合编程平台,对梯级水电系统隐随机优化调度运行进行仿真,结果表明基于采用最优参数SVM的隐随机优化调度在梯级系统发电量和发电过程方面取得了良好成果.
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文献信息
篇名 基于网格搜索和交叉验证的支持向量机在梯级水电系统隐随机调度中的应用
来源期刊 电力自动化设备 学科 工学
关键词 支持向量机 网格搜索 交叉验证 混合编程 梯级水电系统 优化 水电
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 清洁能源
研究方向 页码范围 125-131
页数 7页 分类号 TM732
字数 6257字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-6047.2014.03.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 纪昌明 华北电力大学经济与管理学院 189 1989 24.0 34.0
5 黄海涛 华北电力大学经济与管理学院 10 215 6.0 10.0
6 周婷 华北电力大学经济与管理学院 16 315 10.0 16.0
7 向腾飞 华北电力大学可再生能源学院 7 123 4.0 7.0
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研究主题发展历程
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交叉验证
混合编程
梯级水电系统
优化
水电
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电力自动化设备
月刊
1006-6047
32-1318/TM
大16开
南京高新技术产业开发区星火路8号
28-268
1973
chi
出版文献量(篇)
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