【摘 要】
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针对现有配电网线损率预测模型存在模型输出结果相对误差较大、影响预测精度的问题,开展基于支持向量机的配电网线损率智能预测模型研究.构建线损样本表征体系,选择基于DPSO的模型预测样本,基于支持向量机对线损率进行预测.通过实验证明,设计的预测模型与传统基于灰色关联分析的预测模型相比,输出结果相对误差更小,有效提高了配电网线损率预测精度,为后续配电网运行决策提供可靠数据依据.
【机 构】
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国网六安市城郊供电公司,安徽 六安 237000
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针对现有配电网线损率预测模型存在模型输出结果相对误差较大、影响预测精度的问题,开展基于支持向量机的配电网线损率智能预测模型研究.构建线损样本表征体系,选择基于DPSO的模型预测样本,基于支持向量机对线损率进行预测.通过实验证明,设计的预测模型与传统基于灰色关联分析的预测模型相比,输出结果相对误差更小,有效提高了配电网线损率预测精度,为后续配电网运行决策提供可靠数据依据.
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