【摘 要】
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为提高配电网的规划水平,实现配电网的合理规划与改造,以有效提高供电质量和效益;针对配电网空间负荷预测,设计了一种新型的电网负荷密度预测算法,在算法中将支持向量机引入
【机 构】
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辽宁省数控机床信息物理融合与智能制造重点实验室,沈阳工学院机械与运载学院,沈阳音乐学院艺术管理系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603262,61403071);沈阳工学院i5智能制造研究所项目(i5201701)
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为提高配电网的规划水平,实现配电网的合理规划与改造,以有效提高供电质量和效益;针对配电网空间负荷预测,设计了一种新型的电网负荷密度预测算法,在算法中将支持向量机引入到基于灰色关联度分析的负荷预测模型;通过灰色关联度分析法筛选出更符合要求的样本并进行训练,同时,引入了混沌粒子群算法(PSO)对此模型进行优化,以提高算法的精度;通过实际数据对这种算法的性能进行实例分析,依据分析结果表明,提出的算法与其他方法相比对配电网空间负荷预测的精度有显著差异,文章方法可以有效的提高配电网负荷密度预测的精度。
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