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

【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。 【作者单位】： 华北电力大学经济与管理学院;华北电力大学可再生能源学院;
【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
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51279062,41340022) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(11QX52)~~
【分类号】：TV736
【正文快照】： 0引言水电作为开发技术成熟、运行成本低廉、负荷响应快速的可再生能源,在我国能源格局中发挥着重要作用。随着“十二五”规划对我国水电开发积极有序的推动,在大规模水电系统建成后,如何在实际运行中挖掘水库水电站的发电效益空间、提高水电站实际调度水平,是一项兼具理论意

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