本文主要研究内容
作者詹仁俊（2019）在《基于K-means聚类的小波支持向量机配电网短期负荷预测及应用》一文中研究指出：配电主站因量测能力不足制约着潮流计算、负荷转供等应用功能的工程实用化水平。在智能配用电大数据环境下,针对配电网负荷波动性和随机性大的特点,提出K-means聚类和小波—支持向量机相结合的配电网短期负荷预测方法。通过横向聚类分析提取日负荷典型特征曲线,补全历史缺失数据;通过纵向聚类分析对历史相似日归类,挖掘外部环境因素对负荷的影响。采用小波变换将历史数据分解到不同的尺度上,结合聚类结果形成各分支训练样本进行支持向量机预测,各分支预测结果叠加生成最终预测结果。基于配电变压器负荷预测的结果对负荷转供方案进行安全校验,为线路检修计划提供指导。
Abstract
pei dian zhu zhan yin liang ce neng li bu zu zhi yao zhao chao liu ji suan 、fu he zhuai gong deng ying yong gong neng de gong cheng shi yong hua shui ping 。zai zhi neng pei yong dian da shu ju huan jing xia ,zhen dui pei dian wang fu he bo dong xing he sui ji xing da de te dian ,di chu K-meansju lei he xiao bo —zhi chi xiang liang ji xiang jie ge de pei dian wang duan ji fu he yu ce fang fa 。tong guo heng xiang ju lei fen xi di qu ri fu he dian xing te zheng qu xian ,bu quan li shi que shi shu ju ;tong guo zong xiang ju lei fen xi dui li shi xiang shi ri gui lei ,wa jue wai bu huan jing yin su dui fu he de ying xiang 。cai yong xiao bo bian huan jiang li shi shu ju fen jie dao bu tong de che du shang ,jie ge ju lei jie guo xing cheng ge fen zhi xun lian yang ben jin hang zhi chi xiang liang ji yu ce ,ge fen zhi yu ce jie guo die jia sheng cheng zui zhong yu ce jie guo 。ji yu pei dian bian ya qi fu he yu ce de jie guo dui fu he zhuai gong fang an jin hang an quan jiao yan ,wei xian lu jian xiu ji hua di gong zhi dao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自供用电的詹仁俊，发表于刊物供用电2019年04期论文，是一篇关于聚类论文,小波分解论文,支持向量机论文,短期负荷预测论文,负荷转供论文,供用电2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自供用电2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。