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风电机组集中并网会对电网安全稳定运行带来影响,为了合理规划各类供电机组高效运行,对电力负荷预测的精度提出了更高的要求。电网负荷时间序列具有混沌特性,普通预测方法难以描述其特性和内在规律。利用混沌相空间重构理论对负荷时间序列进行研究,用互信息法和CAO方法分别求得时间延迟和嵌入维数,并由此得到系统最大李雅普诺夫指数,证明其具有混沌特性。然后根据时间延迟和嵌入维数对样本数据相空间重构,在此基础上利用支持向量回归算法(PSR-SVR)对电力负荷进行预测,支持向量回归采用网格寻优确定参数。最后将预测的结果同时间序列模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比,结果表明,这是一种误差小,精度高的电网负荷预测方法器。 相似文献
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针对类磁栅液压缸集成位移传感器结构特点,为提高液压作动机构的液压缸位移测量精度,对类磁栅液压缸集成位移传感器信号预处理进行研究。首先,对包含直流分量、毛刺干扰、各次谐波分量等多种信号成份的响应信号进行描述;其次,对高通滤波器进行建模和仿真分析,得出了高通滤波器有效滤除直流分量的工作条件;最后,为克服已有脉冲滤除方法的缺点,提出了一种新型脉冲干扰在线滤除方法。实验表明:该方法可有效地提高类磁栅液压缸集成位移传感器信号预处理精度,对提高多种新型液压作动机构的液压缸位移测量精度具有实际的应用价值。 相似文献
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