基于支持向量机的配电网线损计算

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1、付晶:基于支持向量机的配电网计算毕业设计(论文)题目基于支持向量机的配电网线损计算付晶:基于支持向量机的配电网计算基于支持向量机的配电网线损计算专业:电气工程及其自动化班级:电气101班作者:指导教师:职称:教授答辩日期:2014-6-摘要配电网是直接或降压后将电能送到用户的电网,是电力网的末端。配电网有线路分布广,电压等级低,所连接的设备多的特点。配电网线损计算是配电管理和运行的一项重要任务。本文运用了一种基于支持向量回归的计算配电网线损的可行方法,建立了配电网线损计算的支持向量回归模型。针对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,利用支持向量回归的拟

2、合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,找出配电线路的线损随特征参数变化的规律。为了提高支持向量回归机的学习效率,采用样本分类处理的方法分别对其进行训练,使的计算结果更加符合实际。同时,以配电线路数据为实例,仿真结果验证了所提的方法和模型的有效性和实用性。关键词:电力系统,支持向量回归机,线损计算I付晶:基于支持向量机的配电网计算AbstractThedistributionnetworkisadirectorvoltage-dropnetafterthepowergridofthepowersenttotheuser,andalsotheendofth

3、epowergrid.Distributionnetworklineswidelydistributed,lowvoltagelevel,theconnecteddevicesandmorefeatures.Distributionnetworklinelosscalculationisanimportanttaskofdistributionmanagementandoperation.Aimingatpowersystem,afeasiblemethodisusedforcalculatingtheenergylossesindistributionsys

4、temsbasedonsupportvectorregression(SVR)model.Forrepresentationalsamplesofreflectingtherelationbetweenenergylossesandcharacteristicparameterofdistributionnet,SVRmethod,duetoitsstrongregressionability,isabletomapcomplexnon-linearrelationbetweenthem,andfindtheruleofenergylossesvaryingw

5、ithcharacteristicparameter.InordertoimprovethelearningaccuracyofSVRmodel,aproblem-specificschemeisperformedtodividethesamplesintoseveralclusters.Simulationverifiesthevalidityandpracticabilityoftheproposedmethod.Keywords:powersystem,supportvectorregression,lossescalculationI目录前言1第1章绪

6、论21.1电网线损理论计算的意义21.2配电网线损计算研究现状31.3本文的主要工作4第2章传统线损计算方法62.1均方根电流法62.2平均电流法72.3最大电流法82.4等值电阻法92.5本章小结10第3章基于支持向量机的建模113.1统计学习理论基础113.1.1机器学习113.1.2经验风险最小化123.1.3推广性的界133.2支持向量机133.2.1最优分类面与广义最优分类面133.2.2支持向量机回归143.2.3支持向量机的实现163.3支持向量机线损计算173.3.1样本输入的归一化173.3.2核函数的选取173.3.3参数选择18第4章算例

7、仿真过程22III4.1基于支持向量机配电网线损的计算过程224.2实例计算流程224.3MATLAB程序仿真及结果244.4数据分类314.4.1理论基础314.4.2分类算法流程334.5结果分析39第5章总结与展望41致谢42参考文献43附录4549前言线损是电能在电力网传输过程中所产生的损耗,它是电力部门的一项重要的技术经济指标,是衡量电力企业管理水平的主要指标之一,也是电力系统规划设计水平、生产技术水平和经营管理水平的综合反映。电力网中电能的损失与线路的结构、负载和管理有关。通过开展线损的计算与分析,可以找出影响损失的主要因素,从而把不合理的电能损失

8、减少到最小以确保取得最佳的降耗目标和经

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