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1.
基于变分模态分解-BA-LSSVM算法的配电网短期负荷预测 总被引:2,自引:2,他引:0
配电台区日负荷序列呈现为既包含变化趋势、又含有波动细节的不规则曲线,该文借助变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将包含这些信息的原始日负荷序列分解为不同频率尺度的子序列,并结合一系列复杂的环境因素,分别利用不同的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型进行负荷预测,最后将基于不同频率分量的预测结果相加得到最终的日负荷预测结果。为了提高LSSVM预测能力,采用蝙蝠算法(bat algorithm,BA)对各LSSVM的参数进行寻优,同时,该文分析了影响负荷变化的环境因素,设计了一套因素归一化方法,预测过程考虑了环境因素的影响。仿真结果表明,该文提出的考虑复杂环境因素的预测思想及对历史日负荷进行VMD分解、BA优化、LSSVM预测的组合预测方法能有效提高短期日负荷预测的准确性。 相似文献
2.
为了保证和提高电机系统能耗模型的计算精度与评估能力,该文提出了一种基于参数辨识理论的集群电机系统能耗校正方法。采用列文伯格-马夸尔特(levenberg-marquardt algorithm,LM)算法,对单台电机和集群电机系统的额定效率、额定可变损耗及不变损耗参数进行辨识,建立了电机能耗计算的校正模型。在此基础上,以典型三机集群电机系统为算例,搭建真实物理试验平台,对集群电机系统进行全域负载率能耗计算。结果表明,该文提出的能耗校正模型的计算误差远远小于能耗出厂模型(误差率不到1%),可以大幅降低集群电机系统的能耗计算误差,工程实用性较强,为电机用能系统的能耗评估和节能改造提供了一种有效的技术手段。 相似文献
3.
当前是信息时代,计算机网络技术得到了深入的发展与应用。高校图书馆属于信息服务部门,其只有不断适应信息化时代的发展,不断提升自身信息化建设程度,才能适应新形势,满足师生的知识与信息需求,从而为教学和科研提供重要的资源与信息。 相似文献
4.
针对农村低压电网发生触电故障时触电生物电流及其成分分量的复杂性和多样性,采用快速傅里叶变换对触电生物实验获取的电源电压、剩余电流以及触电生物电流进行频谱分析,明确了剩余电流与触电生物电流频谱特性及各成分分量变换过程。仿真实验表明:在触电故障发生时剩余电流与触电生物电流相关系数为0.999,其中触电生物电流中直流分量的最大畸变率最大可达0.044 5,2~5次谐波的最大畸变率分别为0.013 4,0.035 4,0.006 9,0.014 2,能够为提取生物触电故障过程中剩余电流的变化规律提供依据。 相似文献
5.
6.
7.
8.
2月10日-11日,中华全国供销合作总社济南果品研究院在济举办2012年全国鲜活农产品流通技术与信息研讨会,会后本刊记者就鲜活农产品流通体系建设相关问题,对济南果品研究院负责人吴茂玉院长进行了专访。 相似文献
9.
基于小波变换和神经网络的短期风电功率预测方法 总被引:4,自引:3,他引:1
随着并网风电场规模的不断增大,为保证电力系统运行的稳定性、合理制定调度计划、提高风电场在发电市场的竞争力,需要对短期风电功率进行准确地预测。该文提出一种小波变换和神经网络理论相结合的综合预测方法,将历史风电功率序列和历史风速序列分别进行小波单尺度分解,得到对应的概貌功率、细节功率和概貌风速、细节风速;然后用概貌功率和概貌风速序列训练BP神经网络,预测未来的概貌功率;用细节功率和细节风速序列训练BP神经网络,预测未来的细节功率。在此基础上,将概貌功率和细节功率叠加,得到最终预测结果。对我国某风电场的实际数据 相似文献
10.
基于有限脉冲反应和径向基神经网络的触电信号识别 总被引:8,自引:7,他引:1
针对农村低压电网剩余电流保护与动作技术中,如何检测总泄漏电流中人体触电支路电流的难题,该文利用严格线性相位与任意幅度特性的FIR(finite impulse response)数字滤波技术和具有自适应性与最佳逼近特性的RBF(radial basis function)神经网络有机结合,提出一种基于FIR数字滤波的RBF神经网络作为触电电流信号的检测方法。首先,采用FIR数字滤波器选定合适的窗函数和滤波阶数,对触电试验获得的总泄漏电流及触电电流进行滤波预处理;然后,将预处理后的信号波形作为样本集,选定适合的RBF函数,建立从总泄漏电流中提取触电电流波形的3层RBF神经网络模型。仿真试验结果表明:该方法速度快且稳定,检测值与实际值的平均相对误差为3.76%,具有良好的适应性和实用性,对于研制新一代剩余电流保护动作装置具有重要意义。 相似文献