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.

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

所属期刊栏目：34

分类号：TM732(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：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11QX52Project supported by the National Natural Science Foundation of China51279062,41340022;the Fundamental Research Funds for the Central Universities11QX52

在线出版日期：2014-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：125-131