基于路徑描述的配電網(wǎng)供電能力分析與應(yīng)用
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1簡單配電網(wǎng)拓?fù)鋱D??
論文?第2章基于路徑的配電r=|l,路徑;T;連通f?反之??]證明了若以下兩個約束條件成立,則網(wǎng)絡(luò)連通且為輻射任意一個負(fù)荷節(jié)點/'對應(yīng)的路徑集合,有且僅有一條是I?JV:?=1,?Vi/Tienk??徑<?為通路,那么包括在路徑4內(nèi)的任意路徑也解,下面以圖2.1所示的簡單網(wǎng)絡(luò)為....
圖2.2網(wǎng)絡(luò)簡化示意圖??2.2.2基于深度優(yōu)先遍歷的路徑搜索算法??
?第2章基于路徑的配電網(wǎng)拓?fù)涿枋龇椒??若圖2.1中的網(wǎng)絡(luò)連通且為輻射狀的,則式(2.3)和式(2.4)同時成立,即??????*?Z?=?1?(2.5)??2時=1??W^<W,\?W^<WXK,?w^<w^??w4B<w3A<w2c,?w^<w^<w^?(2'6)??為便于描....
圖5.4聚類曲線示意圖??
采用K-means聚類分析方法,將預(yù)處理后的輸入矩陣JT進(jìn)行聚類分析,當(dāng)??聚類數(shù)為3時,DB指標(biāo)最小。因此,確定3為本節(jié)算例樣本的最佳聚類數(shù),經(jīng)??K-means聚類后的結(jié)果如圖5.4所示。由圖5.4可以看出,同一模式類別下同一??影響因素歸一值相差很小,不同模式類別的同一影響....
圖5.7需要系數(shù)預(yù)測誤差對比圖??
0?5?10?15?20?25?30?35??月份??圖5.6需要系數(shù)預(yù)測結(jié)果??通過模型解算,圖5.6給出了上述3種預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果。由圖5.6可知,??灰色預(yù)測的精度較低,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和組合預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果相近,所提算法??的預(yù)測結(jié)果整體上優(yōu)于其他兩種算法。為了更直觀地說....
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