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抛石护岸在顶冲等极端情况下易发生水毁破坏,给人民的生命财产带来威胁。通过水槽试验获取496组样本数据,利用互信息(MI)筛选出6个关键特征属性,并采用支持向量机(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)和随机森林(RF)等机器学习算法构建多个预测模型。然后,将这些模型作为基学习器,结合BP神经网络(BPNN)作为元学习器,采用Stacking集成学习方法构建抛石护岸破坏程度预测模型。最后,通过决定系数(R2)、均方根误差(RRMSE)及平均绝对误差(MMAE)等评价指标对模型性能进行评估。结果表明,Stacking模型在抛石护岸破坏高度、长度、范围上的平均R2为0.98、RRMSE为0.02、MMAE为0.03,相较于单一模型(SVR、GRNN、RF),Stacking模型的RRMSE、MMAE皆为最小,R2最高。在抛石护岸水毁破坏程度的预测中,融合的Stacking模型展现出更高的准确性与稳... 相似文献
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<正>大力发展新能源是实现国家“双碳”战略目标的必由之路。随着新能源和电力电子装备渗透率的不断提高,电力系统的源/网/荷侧电力电子化程度日益加深。新型电力系统惯量支撑力度弱、出力不确定性强、频率调节能力和阻尼特性差,故障场景下系统频率失稳风险显著增大。新型电力系统频率响应相对传统电网呈现三个新特性。首先,其运行方式随机多变,惯量具有时变和空间分布差异特性导致了惯量时空分布差异化,频率响应精确建模难;其次,大量异质化的源/网/荷/储调频资源的引入导致频率动态稳定机理复杂,频率稳定分析难;最后,多元可控资源参与调频急剧增加了控制决策的维度和复杂度,频率稳定控制难。这些新特性给新型电力系统频率稳定分析和控制带来挑战。 相似文献
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为解决电网规划中多直流馈入系统直流落点选择的问题,基于CIGRE多馈入直流短路比(multi-infeed short circuitratio,MISCR)定义,从多角度提取多直流落点方案的信息,提出整体性、均衡性、干扰性和安全裕度4项评价指标,将其抽象为数学模型,并分析了4项评价指标的重叠性;在此基础上,采用二项系数加权法、相对比较法等建立了对应的多直流落点选择策略;最后,以某电网为例,采用所提方法评估了不同直流落点方案,比较分析了不同策略的差异和有效性,结果表明,采用相对比较法确定权重系数的多直流落点选择方法更符合实际需要;所提方法可方便地应用于对实际规划电网任意多直流落点方案的初步筛选。 相似文献
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基于沙堆模型的控制规则 总被引:2,自引:2,他引:0
电力系统是一个复杂系统并具有自组织临界性。文中首先进行了沙堆模型的仿真,验证了雪崩规模与频率的幂率关系,然后在沙堆模型中加入了控制措施,获得了长程时间下控制规则影响系统的结果。分别加入小棍机制、减少故障传递和主动解列3种控制规则,得到了新的幂率函数。通过比较发现新的幂率函数在双对数坐标下斜率有所增加,即加入控制规则后降低了大型事故发生的概率。因此,正确的控制规则是抑制大型停电事故的重要因素,所提出的3种控制规则能预防和缓解大型事故的发生。 相似文献
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