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[学位论文] 作者：席雅雯,,
来源：北京交通大学 年份：2019
为提高负荷预测的精度和速毒,本文依托国家里点专坝甲的课题3“基于数据挖掘的精细化负荷预测方法研究”,提出了一种融合历史数据和实时影响因素的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)精细化短期负荷预测方法,主要研究内容如下:(1)数据的采集及预处理。本文......
[期刊论文] 作者：席雅雯,吴俊勇,石琛,朱孝文,蔡蓉,
来源：电力系统保护与控制 年份：2019
随着智能电网技术的飞速发展,对负荷预测的精度提出了越来越高的要求。融合负荷、天气等多源数据,提出了一种基于数据融合的支持向量机精细化负荷预测方法。首先对负荷历史数...
[期刊论文] 作者：曹敏, 徐杰彦, 巨健, 谢婷, 朱婧, 肖宝辉, 席雅雯,,
来源：电力需求侧管理 年份：2019
随着电力体制改革的深入,电力需求侧管理的成熟,储能产业的快速发展,国家和政府出台了相应的政策,积极鼓励分布式储能设备充分利用需求响应资源,主动参与电网的削峰填谷、调...
[期刊论文] 作者：朱孝文,吴俊勇,石琛,安然,邵美阳,席雅雯,黄杏,蔡蓉,
来源：供用电 年份：2019
无功优化对保障电力系统安全、经济运行具有重要的意义。提出了一种基于自由熵理论和智能场景匹配的配电网无功优化方法。介绍了适用于配电网场景匹配和无功优化的自由熵指标...
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