系统聚类与果蝇优化的配电网线损计算方法

"该文提出了一种基于系统聚类和果蝇优化的支持向量回归机在配电网理论线损计算中的应用方法，旨在提高计算效率和精度。通过系统聚类处理样本数据，分群建立支持向量回归模型，并利用果蝇优化算法优化训练参数，以克服支持向量回归机参数选择的盲目性。实验证明，该方法具有高精度和实用性，可作为供电企业评估线损的科学工具。" 本文介绍了一种创新的计算配电网理论线损的方法，结合了系统聚类、果蝇优化算法和支持向量回归机(SVR)。理论线损计算对于配电网的管理和优化至关重要，因为它可以帮助供电企业了解能量损失情况，从而制定有效的节能策略。传统的计算方法可能存在效率低和精度不足的问题。 首先，系统聚类是数据预处理的关键步骤，它将大量的样本数据依据其内在相似性分成多个群组。这样做的目的是为了在每个群组内部建立更针对性的支持向量回归模型，因为同一群组内的数据通常具有更高的相关性和相似性。这种方法有助于减少模型的复杂性，提高模型的适应性。 接着，支持向量回归机是一种监督学习模型，常用于非线性回归问题。然而，其参数的选择往往需要经验和试错，这可能影响到模型的性能。为了解决这个问题，文章采用了果蝇优化算法。果蝇优化算法是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，能够动态地搜索最优的训练参数，提高支持向量回归机的训练效率和预测精度。 实验部分，研究者在两个不同规模的实际配电网中应用了该方法，仿真结果证实了所提出方法的优越性。计算精度的提升意味着能够更准确地估算线损，这对于精细化管理配电网、降低能耗和提高能源利用效率具有重要意义。同时，由于计算速度快，该方法也具有很高的实用价值，能为供电企业提供快速而准确的线损评估工具。 基于系统聚类和果蝇优化的支持向量回归机在配电网理论线损计算中展示了强大的潜力。这种方法不仅提高了计算效率，还提升了计算结果的准确性，为配电网的运行和维护提供了有力的数据支持。对于电力行业的研究者和从业人员来说，这是一种值得探索和应用的新技术。