【摘 要】
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将支持向量机（SVM）理论与网格搜索及交叉验证相结合,应用于梯级水电系统隐随机优化调度中,实现径流不确定条件下的梯级实际优化运行.以系统结构风险最小为SVM训练目标,结合参数
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,华北电力大学可再生能源学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51279062,41340022);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(11QX52)~~
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将支持向量机（SVM）理论与网格搜索及交叉验证相结合,应用于梯级水电系统隐随机优化调度中,实现径流不确定条件下的梯级实际优化运行.以系统结构风险最小为SVM训练目标,结合参数分布规律,采用指数划分的网格搜索对模型参数进行优选;将K-fold交叉验证技术引入到SVM训练性能评价中,降低了训练样本随机性对训练模型性能的干扰,提高了模型的泛化能力.建立VC与MATLAB混合编程平台,对梯级水电系统隐随机优化调度运行进行仿真,结果表明基于采用最优参数SVM的隐随机优化调度在梯级系统发电量和发电过程方面取得了良好成
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