三相不平衡配电网的潮流计算

该文提出了一种适用于三相辐射状配电网潮流计算的方法。该方法根据辐射状配电网络的结构特点,在考虑了三相不平衡的情况下,建立了配电系统潮流的计算模型,算例结果证明了该算法具有输入格式简单、计算速度快、占用内存少和收敛性好等特点,从而验证了该算法的有效性。     

基于BP神经网络群结构的风电场短期风速预测

在混沌相空间重构理论的基础上,利用神经网络自学习、自组织和自适应能力,建立神经网络群结构,对短期风速进行组合预测。将相空间重构理论与BP神经网络相结合,作为子网模型,子网由单独BP神经网络预测输出,形成总的拟合网络的训练样本,经典的3层BP神经网络作为最终总的拟合神经网络模型。经过实际算例分析,发现采用神经网络群结构进行预测,预测精度与子网单独预测相比有所提高。这表明本文提出的神经网络群结构可以达到各个子网优势互补,提高预测精度的效果。     

电力用户无功补偿经济效益分析

功率因数是电网重要的技术经济指标之一,通过合理的无功补偿,不但可使电网的线损降低,设备利用率提高,电压质量改善,用户也可通过减少电费得到经济效益。该文探讨了无功补偿的技术原则、按功率因数调整电费的计算方法,并用实例说明用户进行无功补偿投资时的经济效益分析方法。     

农村电网无功优化配置的计算方法

电网的无功优化配置是一个多变量非线性有约束的最优化问题,求解方法比较复杂。该文就此进行研究,推导和简化了等网损微增率准则和最优网损微增率准则,提出了几种实用有效的计算方法。并在此基础上开发了无功优化计算软件包。文中提出的无功优化模型和算法,经实际系统验证得到令人满意的效果,证明了模型和算法的合理性和有效性。     

配电网三相潮流计算

该文对辐射状配电网的前推回代潮流计算算法进行了改进,使其能够进行三相潮流计算。在该算法的基础上,采用了更智能的编号方法,建立了配电元件的三相模型。     

农村配电网分段开关的设置

农村配电网的可靠性越来越受到国家的重视,该文研究了农村配电网可靠性低下的原因,并提出了一个计算分段开关加入位置的方法,可以在保证经济性的同时,有效提高可靠性。     

改进空间负荷预测方法在电网规划中的应用

该文根据负荷成长的特性和城市发展的特点，在传统空间负荷预测的基础上，提出了基于负荷成长阶段和城市发展性质相结合的改进空间负荷预测方法，此方法明显提高了负荷预测的精度。     

基于无人机多光谱遥感和机器学习算法的南疆棉花生物量估算

为探究不同生育期内植被指数对南疆棉花地上部生物量的估算潜力，利用无人机测取试验地塔河二号棉花3个生育期(蕾期、花铃期、吐絮期)多光谱影像数据，同时进行棉花植株生物量(地上部分干质量)的数据采集，对不同生育时期的棉花光谱及地上部生物量变化特征进行分析，选取Pearson相关系数法筛选出的单一植被指数和多种植被指数组合构建基于偏最小二乘法(PLSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3种机器学习算法的反演模型，通过决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)对反演效果进行评定。结果表明，地上生物量在蕾期至吐絮期内持续增大，多光谱近红外波段反射率在蕾期至吐絮期内先升高后降低，花铃期的模型估算效果最佳，R²均≥0.68,RMSE均≤0.53;NDVI、RVI和GNDVI这3种植被指数与棉花地上部生物量的相关性最高，相关系数均≥0.765,呈极显著相关关系(P<0.01);以植被指数组合(NDVI-RVI)为变量的支持向量机回归模型的建模效果最优。本研究探究了不同植被指数组合和不同机器学习算法建模的估算效果，证明了植被指数融合的方法在棉花不同生...