【摘 要】
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本文提出一种基于广义支持向量机(SVM)和元胞自动机(CA)理论的空间负荷预测方法。空间负荷预测是一个考虑多种因素的复杂问题,而CA理论充分体现了“复杂系统来自简单子系统的相互作用”这一复杂性科学的精髓,是解决复杂问题的简单有效方法。本文对传统CA模型进行了改进,使模型更适合用于模拟电力负荷的时空分布。CA理论最核心部分就是定义转换规则,本文应用广义SVM模型训练CA转换规则,广义SVM模型引入了
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本文提出一种基于广义支持向量机(SVM)和元胞自动机(CA)理论的空间负荷预测方法。空间负荷预测是一个考虑多种因素的复杂问题,而CA理论充分体现了“复杂系统来自简单子系统的相互作用”这一复杂性科学的精髓,是解决复杂问题的简单有效方法。本文对传统CA模型进行了改进,使模型更适合用于模拟电力负荷的时空分布。CA理论最核心部分就是定义转换规则,本文应用广义SVM模型训练CA转换规则,广义SVM模型引入了核函数方法和软间隔优化,能够很好的解决工程实践调研数据中的非线性问题及数据噪声问题。实例证明本文所提出的
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最近的统计数据显示,中国大约还有29000个村庄的约700万个家庭至今未能用上电。这些县、乡、村和数百万个分散的家庭主要分布在中国西部省份的边远地区,以及东部沿海的一些岛屿上。无电缺电在很大程度上制约了当地经济的发展。另一方面,中国的这些西部省份和沿海岛屿有着极丰富的风能和太阳能资源。他们中的大部分完全可以利用既环保又经济的可再生能源来解决他们的用电问题。对于独立运行的户用型风力发电系统,最大功率
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