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精确的负荷预测是电力系统规划、设计的有力支撑,是电网安全经济运行提供重要保障。实际应用中,存在由于数据采集设备故障、系统突发事件导致相关数据资料不准确从而影响短期负荷预测结果的情况。本文提出基于小波变换的长短期记忆神经网络负荷短期负荷方法WT-LSTM(wavelet transform -long short-term memory),利用小波变换的时频特性对负荷数据的伸缩变换进行细化,实现高频系数量化处理;结合长短期记忆神经网络的梯度计算,提高负荷预测的准确性和可靠性。通过变电站负荷数据以及区域办公楼实验,仿真结果表明本文方法能够有效处理负荷原始数据中的噪声,从而提高负荷预测精度和鲁棒性。 相似文献
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魏华栋 《军民两用技术与产品》2016,(16):78-78
本文主要介绍了地铁自动售检票系统UPS应用,在实际运营中的设备供电进行了详细的介绍。由于装置于配电箱的漏电保护可能或许会存在一些问题,通过了解现场实际情况,对相关进行了分析并得出解决办法,最后总结地铁自动售检票系统UPS的应用实践,以供相关单位借鉴参考。 相似文献
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现有的输电线路无功补偿方法在计算补偿功率时不准确,导致补偿效果较差,因此设计海底电缆输电线路无功补偿方法。计算无功功率最大负荷,包括补偿容量、平均补偿负荷、无功补偿瞬时功率等,遵循三相相序的结构,检验不对称电流的负荷值。建立海底电缆输电线路无功补偿模型,设置目标函数与约束条件,控制有功网损与最小奇异值。设计自适应无功补偿控制算法,实现海底电缆输电线路的无功补偿。实验结果表明,四种方法均在200次迭代前达到了有功网损的最小值,其中所提方法的有功网损值最小,且该方法的最小奇异值在达到最优解时大于其他方法,具有较好的补偿效果。 相似文献
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