基于粒子群优化支持向量机的电能替代潜力分析方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Electric Energy Substitution Potential Analysis Method Based on Particle Swarm Optimization Support Vector Machine
"电能替代"战略可以在终端能源消费环节实现电能替代散烧煤、直燃油,最终实现能源发展方式的根本转变.为提供面向电源、电网、产能规划的理论指导,提出了基于粒子群优化支持向量机的电能替代潜力分析方法.基于多维度数据定义电能替代发展的主要影响因素,通过支持向量机实现影响因素与累计电能替代量的拟合分析,并对于支持向量机参数选择进行粒子群优化,实现了对累计电能替代量的有效预测.仿真结果表明,上述方法能够显著提升预测精度,对于支持电能替代的潜力分析具有一定的指导意义.
"Electric energy substitution" strategy promotes electric energy consumption instead of scattered coal and oil burning in energy end-use link to ultimately achieve fundamental change of energy development. In order to provide theoretical guidance for power supply, power grid and capacity planning, an analysis method of potential of China's electric energy substitution based on support vector machine and particle swarm optimization algorithm is proposed. Main…查看全部>>
孙毅;石墨;单葆国;曹昉
华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 昌平区 102206华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 昌平区 102206国网能源研究院,北京市 昌平区 102209华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 昌平区 102206
信息技术与安全科学
电能替代支持向量机粒子群优化潜力分析
electric energy substitutionsupport vector machinesparticle swarm optimizationpotential analysis
《电网技术》 2017 (6)
1767-1771,5
国家重点研发计划项目(2016YFB0901104)国家电网公司科技项目("两个替代"潜力评估). Project Supported by National Key Research and Development Program (2016YFB0901104) Science and Technology Project of SGCC (Potential Assessment of"The Two Alternatives").
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