基于改进灰色模型的电力负荷可靠性预测系统设计与实现

针对传统时序数据预测方法难以准确预测电力负荷数据的问题,文中设计了一种基于改进灰色模型的电力负荷可靠性预测系统.在历史数据样本容量小的条件下,将灰色模型选为负荷预测的基础模型,在考虑气象因素的基础上,采用残差修正法与马尔科夫法改进灰色模型,修正电力负荷的预测值并通过Matlab实现预测算法.同时利用MySQL作为数据库...     

综合能源系统主动配电网常规负荷预测模型

为实现高精度、高效率的电力负荷预测,构建一种综合能源系统中主动配电网常规负荷预测模型。首先建立综合能源等效模型,分析不可控负荷、可控负荷、可调负荷的特性;采用主动式负荷特性分析方法与储能特征分析方法分析主动配电网的友好负荷与储能特性,在设计目标函数和约束条件的基础上实现对综合能源系统中主动配电网常规负荷预测模型的求解。实验结果表明:该模型的预测性能较高、应用成本较低,能够高精度预测综合能源系统中主动配电网常规负荷情况。     

基于BFA-Elman的电力负荷可靠性预测系统设计

针对现有负荷预测系统耗时长且精度较差等问题,文中设计了一种基于BFA-Elman的电力负荷可靠性的预测系统.利用细菌觅食算法(BFA)优化Elman网络模型的结构参数获得最佳的权值和阈值,同时避免Elman网络陷入局部最优.通过结合BFA和Elman网络构建BFA-Elman电力负荷预测模型,以实现可靠的预测.利用历史...     

电力市场下负荷分析与预测优化方法的研究

在电力市场环境下,负荷的分类和预测至关重要。为了提高预测的速度与精度,提出了运用粒子群与误差反向传播(BP)神经网络相结合的预测方法 (POS-BP法)和模型。并根据某市电业局电力负荷数据建立了模型,运用PSO-BP算法对次日负荷进行了预测。从预测结果看该方法收敛速度快、预测精度显著提高。应用于电力市场分析及预测有很好的效果和前景。     

数据挖掘技术在电力负荷管理系统中的应用

将数据挖掘技术应用到电力负荷管理系统中,设计出电力负荷数据挖掘系统,此系统包括数据预处理模块,数据挖掘模块和数据挖掘结果显示模块。根据电力系统数据的特点,提出采用多元线形回归模型进行数据挖掘的方法,并成功运用了实践中实例表明该数据挖掘系统能够对电力负荷值进行有效的预测,提高用电生产管理方面信息的准确性和及时性,从而保证供电与用电的稳定。     

基于协同节能理念的电网能效管理系统研究

针对当前电力能效管理方面遇到的问题,该文提出了电力公司与用户侧之间协同节能的理念,基于该理念设计出电网能效管理系统,并对海量数据挖掘与分析、能效管理模型、负荷分类和负荷短期预测、信息互动与共享等关键技术进行了研究。该系统为提升电力公司对用户侧用电行为与能效过程的分析能力、管理能力与控制能力打下坚实的基础,促进电网与用户侧协同节能,实现电网能效的最大化。     

基于移动aGENT的电力调度管理系统设计与研究

我国电网结构日渐复杂,要求在电网电力调度管理过程中能够更及时、全面地掌握电网运行状态,基于移动Agent技术建立了电力调度管理系统模型,对电力调度管理系统模型的总体框架进行设计,并对该系统各功能模块以及软件程序的实现方法进行详细叙述,以所设计系统在电力负荷预测的应用为例进行仿真测试。测试结果说明了该系统具有高效的数据处理能力且准确性强,该模型能够为电力调度策略提供一定的参考依据,提高了电网调度的灵活性和智能性。     

基于灰色理论的电力监控数据多因素预测模型

电力是关系国计民生的重要基础产业和公用事业。电力系统负荷是重要电力监控数据,其作为电力规划、投资、生产、调度和交易等工作的基础,在电力安全和经济运行中发挥着至关重要的作用。随着大数据技术的发展,大数据技术被广泛的应用在电力负荷预测上,大数据技术的应用前提是需要海量的相关数据,对数据量要求较高。为分析处理缺少样本信息的灰色系统理论可以弥补大数据此方面的缺陷。我国电力负荷,既有逐年增长的确定性,又有随机变化的不确定性,可以视为典型的灰色系统,适合使用灰色模型建模预测。本文提出采用多因素的GM(1,1)优化模型,分析了10年的社会用电结构,并以不同结构的用电力监控数据为基础,建立并检验了基于有限电力数据多因素的灰色预测模型。全社会不同结构电力负荷预测结果表明,该模型预测的最大误差小于4.8%,预测结果证明了该模型的有效性和可用性。上述研究对于丰富电力负荷预测手段,弥补传统大数据技术在负荷预测方面需求数据量较高局限性均具有十分重要的现实意义。     

基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案

随着多种可再生能源电力的接入,电力系统正在向更智能、更灵活、交互性更高的系统过渡。负荷预测,特别是针对单个电力客户的短期负荷预测在未来电网规划和运行中发挥着越来越重要的作用。提出了一个基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案,该方案收集来自智能电表和天气预报的数据,预处理后将其加载到非关系型数据库中进行存储并做进一步的异构数据处理;设计并实现了一个长短期记忆递归神经网络模型,用于确定负荷分布并预测未来24 h的住宅小区用电量;最后利用一个住宅小区的智能电表数据集对提出的短期负荷预测框架进行了测试,并使用均方根误差和平均绝对百分比误差两个指标,对比了预测模型与两种经典算法的性能,验证了所提模型的有效性。     

基于需求响应的风电-抽水蓄能系统调度模型

针对大规模风电并网影响电网稳定运行的问题,基于日前用户侧电力负荷预测和实时电价预测,文中提出了一种电网吸纳风能的新模型。以最小化风电—抽水蓄能联合系统发电成本为目标,在目标求解过程中确定最佳自弹性系数和互弹性系数,运用基于实时电价的需求价格来弹性引导电力用户以实现负荷转移。考虑到用户侧电价弹性限制的约束,该方法采用遗传优化算法编程求解。仿真结果表明,需求侧资源主动参与优化调度可降低负荷峰谷差,利于系统稳定运行,并且可以减少发电成本,提高联合系统经济性。     

时间序列预报法在供热控制中的应用研究

为了节能和优质供热,提出将负荷预报和预测控制施加于供热系统中.文中首先介绍了时间序列法预报原理,接着应用该原理给出供热负荷和模型误差的预报.负荷预报作为供热系统的设定值,模型误差作为预测控制的校正量.最后,给出了两种预报方法在供热系统的应用及仿真结果.     

基于OpenCV的电力负荷预测

针对电力负荷预测影响因素多,传统预测方法精度不高,本文分析电力负荷预测影响因素,建立基于支持向量机的电力负荷预测模型。通过OpenCV实验,仿真结果表明本文对电力负荷预测具有较高的预测精度和较快的训练速度。     

GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用

为了预报电力系统负荷,采用GRNN（广义回归网络）的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。     

基于模拟载荷的起重机械电气控制系统仿真研究

通过对研制基于模拟载荷的起重机械电气控制仿真系统的意义论述,分析了起重机械电气控制仿真系统的研究现状,提出了起重机械电气控制系统仿真的技术方案,并对其功能、结构和原理作了说明。     

基于STM32的便携式入机界面系统

设计应用于全站仪测量计算的基于STM32处理器的便携式人机界面系统.采用了处理器IO口模拟总线时序和外挂SPI接口Flash存储字库的方法,将字库存储在外部的SPI接口Flash中,在使用时再从字库中查询调出,有效地减少了内部存储器的消耗.完成了基于ARM最新Cortex-M3处理器汉字显示系统的硬件电路设计和软件程序...     

基于XC161CS智能型电动执行机构变频调速系统设计

分析智能型电动执行机构的技术要求,提出了转子磁场定向的空间矢量控制方案,通过坐标变换得到了适用于矢量控制的同步旋转坐标系统（M-T）下的感应电机数学模型,推出了转子磁场定向方程。以英飞凌微处理器XCl6lCS-32F为核心,建立智能型电动执行机构驱动控制系统。利用了CAN总线和PROFIBUS-DP技术,对驱动控制系统进行调试控制。给出了软件流程及PISM仿真环境下的部分仿真结果和试验结果。实验结果表明转子磁场定向矢量控制策略是可行的,控制系统具有良好的动态性能和稳态精度。     

pMOS器件NBTI界面电荷引起耦合的数值模拟分析

从二维模拟pMOS器件得到沟道空穴浓度和栅氧化层电场,用于计算负栅压偏置温度不稳定性NBTI(Negative bias temperature instability)效应的界面电荷的产生,是分析研究NBTI可靠性问题的一种有效方法。首先对器件栅氧化层/硅界面的耦合作用进行模拟,通过大量的计算和已有的实验比对分析得出:当NBTI效应界面电荷产生时,栅氧化层电场是增加了,但并没有使界面电荷继续增多,是沟道空穴浓度的降低决定了界面电荷有所减少(界面耦合作用);当界面电荷的产生超过1012/cm2时,界面的这种耦合作用非常明显,可以被实验测出;界面耦合作用使NBTI退化减小,是一种新的退化饱和机制,类似于"硬饱和",但是不会出现强烈的时间幂指数变化。     

VB调用Matlab在WEDM仿真系统中的应用

在分析VB与Matlab接口方式的基础上,实现了在VB开发环境中采用ActiveX技术调用Matlab神经功能算法的接口方式。充分利用VB开发界面友好和Matlab运算强大及图示功能的各自优点,开发并实现了基于BP神经网络的电火花线切割工艺仿真系统。工艺仿真结果表明,利用VB调用Matlab混合编程建立的预测模型可以正确反映机床的工艺规律,建模算法是成功的,并能够应用于指导和分析生产实践。     

网格计算中一种负载均衡聚类匹配迁移算法

根据系统均衡的策略．通过阚值来判断当前节点的轻重。在准备负载的迁移时，使用随机区间和系统聚类分析方法。根据预测的结果。对重载或者是轻载的节点选择一个与之相匹配的节点，并与之交互，进行任务迁移，使之达到负载均衡的目的。实验证明本算法是有效的。     

Proteus软件对“微机原理”课程教学的改进

为改变“微机原理”课程的传统教学模式,本文介绍了一种基于Proteus软件构建的仿真教学系统,并将其应用于实际教学.通过对8255检测开关状态并显示的电路和8251串行接口应用实验这两个实例的分析,表明使用该软件仿真教学系统有助于改进“微机原理”课程的理论教学和实验教学,从而提高了教学效果,培养了学生分析和设计电路的能力,增强了学生的创新能力.