【正文】 實值之間的差距較大。而將數(shù)據(jù)分類之后，首先分別進行SVM訓(xùn)練，使得回歸方程中的系數(shù)更適用于本類別的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間的數(shù)量級差距變小，訓(xùn)練的精度提高。所以將測試數(shù)據(jù)根據(jù)不同類別，分別進行測試。再根據(jù)不同類別進行SVM網(wǎng)絡(luò)仿真。根據(jù)分類結(jié)果，分別進行SVM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，其線損計算結(jié)果中，相對誤差百分比小于1%的線路為3條，占訓(xùn)練線路總量的5%，相對誤差百分比小于10%的線路為41條，%。由于未分類時訓(xùn)練數(shù)據(jù)分散性較大，因此訓(xùn)練結(jié)果誤差大。分類之后，由表47可以看出分類之后的進行的誤差明顯變小。本文將支持向量回歸方法應(yīng)用到配電網(wǎng)線損的計算和分析中，建立了配電網(wǎng)線損計算的支持向量回歸模型。 針對有代表性的配電線路的線損與特征參數(shù)的樣本數(shù)據(jù)，利用支持向量回歸的擬合特性映射線損與特征參數(shù)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，找出配電線路的線損隨特征參數(shù)變化的規(guī)律。并采用將樣本數(shù)據(jù)分類處理的方法來訓(xùn)練支持向量回歸機，從而提高回歸網(wǎng)絡(luò)的實際利用效率。由于 SVM是針對結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則提出的，改變了傳統(tǒng)的經(jīng)驗風(fēng)險最小化原則，保證了 SVM 具有較好的精確性和推廣性，與以往的回歸方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，基于支持向量回歸的配電網(wǎng)線損計算模型結(jié)構(gòu)簡單，具有較好的泛化能力和計算的準(zhǔn)確性，是一種較為有效的線損計算和分析的實用方法。第5章 總結(jié)與展望 配電網(wǎng)線損是電力系統(tǒng)運行經(jīng)濟性的一項重要指標(biāo)，它反映了一個電力網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計和運營管理水平，準(zhǔn)確簡便的線損計算和分析方法有利于擬定出合理的降低線損的措施。對于電力網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化設(shè)計、提高電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性，及供電質(zhì)量具有重要的實際意義，本文利用支持向量機的回歸估計方法建立配電網(wǎng)線損理論計算的模型，并且在MATLAB環(huán)境中編程實現(xiàn)。本文的主要研究內(nèi)容及得到的主要結(jié)論如下：（1）首先介紹了配電網(wǎng)線損計算的基礎(chǔ)知識和數(shù)學(xué)描述，然后介紹了配電網(wǎng)線損計算的常用的方法，并對這些方法進行了比較。（2）支持向量機是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論框架下的一種簡單、有效的分類方法。作為結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則的具體實現(xiàn)，支持向量機具有全局最優(yōu)性和較好的泛化能力。首先介紹了支持向量機的基礎(chǔ)理論，從而了運用了基于SVM的配電網(wǎng)線損計算模型。 （3）利用網(wǎng)格尋優(yōu)法讓C和g在一定的范圍劃分網(wǎng)格并遍歷網(wǎng)格內(nèi)所有點進行取值，最終取使得訓(xùn)練集驗證分類準(zhǔn)確率最高的那組C和g作為最佳的參數(shù)，進而提高計算精度。（4）利用 Kohonen 網(wǎng)絡(luò)對線路輸入數(shù)據(jù)進行分類，使得自變量數(shù)據(jù)之間的數(shù)量級差距變小，訓(xùn)練的精度提高。從而減小誤差。 本文還有如下內(nèi)容有待繼續(xù)研究： 盡管SVM有較堅實的理論基礎(chǔ)和嚴(yán)格的理論分析，但其中還存在很多問題仍需認(rèn)為解決——集如何設(shè)置SVM的參數(shù)。利用粒子群算法優(yōu)化支持向量機的參數(shù)，減少參數(shù)選擇的盲目性，并將適應(yīng)度函數(shù)定義為訓(xùn)練樣本的期望輸出與支持向量機輸出之差的平方和，進一步提高算法的精度，將是繼續(xù)研究的重要內(nèi)容。致 謝 參考文獻【1】 [J]．華東電力，1995（12）：59 【2】 基于改進型支持向量機的配電網(wǎng)線損計算[J]．合肥工業(yè)大學(xué)，2006：25【3】 許紹良,宋冶,[M].北京:中國電力出版社,2000【4】 張良均，曹晶，[M]．北京：機械工業(yè)出版社，2008:2227【5】 史峰,王小川,李洋,等MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析[M]北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2010:1129【6】 張鐵峰,苑津莎,[J].華北電力大學(xué)學(xué)報,2005,32(3):58【7】 王定成，支持向量機建模預(yù)測與控制[M]北京:氣象出版社,2009:1224【8】 Vapnik V [M].:清華大學(xué)出版社,2000【9】 [J].自動化學(xué)報,2000,26(1):3242【10】 :水利電力出版社，1985【11】 丁心海,羅毅芳,劉巍,施流忠. 配電網(wǎng)線損理論計算的實用方法——改進迭代法[J]. 電網(wǎng)技術(shù). 2000(01)【12】 黃訓(xùn)誠, 何方國，齊歡. 基于支持向量回歸的配電網(wǎng)線損計算模型 .2008【13】 ,:高等教育出版社,2006【14】 Vapnik Nature of Statistical Learning Theory[M]. 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