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为了发挥微网电力市场的活力,实现清洁能源的优化配置,提高微电网消纳率,在融合半监督K-means聚类分析方法和支持向量机2种机器学习算法的基础上,提出了微电网源荷协调优化调度方法.首先利用改进的K-means聚类算法对源荷历史数据进行预处理.其次运用SVM对聚类后的微电网源荷数据进行预测,在预测结果中选取典型场景,以典... 相似文献
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