支持向量机回归理论在微电网最优经济运行中的应用

"这篇论文探讨了分布式电源的最优经济运行方案，主要关注如何在保障微电网安全的同时，实现经济效益和环保性的最大化。作者唐雷鸣借助支持向量机回归理论来预测微电网中的分布式电源负荷，并据此分析了实时电价下的电源出力情况。" 分布式电源的最优经济运行方案是当前智能电网研究的重要课题，特别是在微电网环境下，如何有效地整合和调度各种分布式能源，以降低运行成本、提高能效和环保性能，是电力系统亟待解决的问题。本文针对这一目标，提出了一个基于支持向量机回归理论的数学模型。 支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习方法，常用于预测和分类任务。在论文中，作者利用SVM来预测微电网内不同分布式电源的负荷，这是优化运行策略的基础。通过准确预测未来负荷，可以更有效地调整分布式电源的输出，以适应变化的用电需求。 论文构建的数学模型考虑了系统的运行成本、环保成本以及整体效益，涵盖了常见的五种分布式电源类型。运行成本包括燃料消耗、设备维护等费用，环保成本则反映了发电过程中的环境影响，如碳排放。通过这个多目标优化模型，可以找到兼顾经济效益和环保性能的最佳运行策略。 作者使用Yalmip（一种MATLAB优化接口）和CPLEX（一个高效的优化求解器）对模型进行求解，得到各分布式电源的实时出力情况。结果显示，以综合效益为导向的调度方案可以最小化微电网的整体运行成本，同时平衡了经济性和环保性。 这项研究对于微电网的资源优化配置和提升供电可靠性具有重要的理论指导意义，为实际操作提供了科学的决策依据。通过这样的优化模型，不仅可以提高电力系统的运行效率，还可以促进清洁能源的广泛应用，有助于构建更加绿色、可持续的能源结构。 关键词涉及的领域包括分布式电源的经济管理、预测技术以及智能电网的能效监测，这些都是当前电力系统现代化的关键组成部分。文章的研究成果对于电力行业的科技项目，如广东电网公司的“基于AMI体系的智能电网能效监测系统设计”等，提供了理论支持和技术参考。 这篇论文通过深入研究分布式电源的经济运行，展示了如何利用先进算法优化微电网的运行，以实现经济、环保的双重目标，对于推动智能电网的发展和分布式能源的有效利用具有重要意义。