基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出一种基于随机模糊模拟理论的改进T型关联度和支持向量机的用户相户辨识方法.针对风、光不确定性,采用随机模糊模拟理论构建风电与光电的随机模型,确定电动汽车离并网时刻、日行程数的概率密度函数,利用拉丁超立方抽样技术对概率密度函数进行抽样,采用频谱聚类统一管理的方法获得聚类相似的电车用户,对聚类相似的电车用户采用不同的充放电策略,得到电动汽车充放电功率时刻分布;对不同风光场景下和不同电动汽车充放电策略下的用户电压时间序列特征数据进行重构;利用改进T型关联度和支持向量机的两阶段相户辨识方法对单一风、光场景和多风、光场景下的电动汽车用户进行相户辨识.通过实例仿真分析证实所述方法具有较强的辨识精度,普适性强且易实现,可适应智慧城市的发展.
推荐文章
基于V-支持向量机与ε-支持向量机的非线性系统辨识
支持向量机
非线性系统
辨识
回归问题
基于支持向量机的非线性系统辨识研究
支持向量机
系统辨识
非线性
利用支持向量机的摩擦模型参数辨识
摩擦模型
参数辨识
支持向量机
伺服系统
基于样本优化选取的支持向量机窃电辨识方法
窃电行为
一类支持向量机
电量波动
反窃电
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于支持向量机的新能源台区相户关系辨识方法
来源期刊 黑龙江电力 学科 工学
关键词 新能源台区 相户辨识 支持向量机 分布式电源 电动汽车 电压时间序列
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 基金论文|Papers Aided by Fund
研究方向 页码范围 23-31
页数 9页 分类号 TM743
字数 语种 中文
DOI 10.13625/j.cnki.hljep.2022.01.004
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
新能源台区
相户辨识
支持向量机
分布式电源
电动汽车
电压时间序列
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
黑龙江电力
双月刊
1002-1663
23-1471/TM
大16开
哈尔滨市香坊区建北街61号
1979
chi
出版文献量(篇)
3200
总下载数(次)
3
总被引数(次)
8902
论文1v1指导