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1.
短期负荷预测的支持向量机方法研究   总被引:132,自引:30,他引:102  
提出了一种基于支持向量机(SVM)理论的电力系统短期负荷预测方法。该方法采用结构风险最小化原则(SRM),与采用经验风险最小化原则(ERM)的传统神经网络方法相比,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖。SVM算法以统计学习理论作为其理论基础,它的训练等价于解决一个二次规划问题。为了提高负荷预测精度,文中在训练数据集中采用了负荷数据和温度数据。通过和多层BP神经网络进行比较的试验,结果证明了其在短期负荷预测中的有效性。  相似文献
2.
风电场风速和发电功率预测研究   总被引:128,自引:11,他引:117  
风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测,可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法,该文对风速预测进行了研究,提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模,得到风速特性的基本参数,并用这些参数选择神经网络的输入变量;为了提高预测精度,提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测的精度。  相似文献
3.
一种高精度的电力系统谐波分析算法   总被引:72,自引:24,他引:48  
首先给出了现有电力系统谐波分析算法中存在的一些问题,然后详细分析了用加海宁窗的FFT算法精确求得电力系统频率的方法和基于Adaline神经元结构的谐波分析原理。在此基础上结合加海宁窗的FFT算法和Adaline ANN算法的优点,提出了一种用于电力系统谐波分析的FFT-Adaline算法。该算法消除了加海宁窗的FFT算法和Adaline ANN算法产生误差的主要因素,从而显著地提高了谐波分析的计算精度。文中给出了该算法用于谐波分析模拟计算的算例,计算结果表明:新算法在波形信号中存在系统频率波动和白噪声干扰的情况下依然具有非常高的精度,结合高速数字信号处理器(DSP)或高性能CPU使用,将有较大的实际意义。  相似文献
4.
基于小波分析的电力系统短期负荷预测方法   总被引:62,自引:7,他引:55  
在分析电力负荷频谱特性时发现负荷信号的变化过程具有连续频谱的特性。该文在此基础上提出一种基于小波变换的电力系统短期负荷预测新方法:通过小波变换,将各序列分量分别投影到不同的尺度上,对不同的子负荷序列进行数据处理,并分别采用相匹配的模型进行预测,最后退过小波重构,得到完整的负荷预测结果。算例计算表明新方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。  相似文献
5.
基于支撑向量机方法的短期负荷预测   总被引:61,自引:10,他引:51  
首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO)学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向网络、径向基网络等方法。  相似文献
6.
基于神经网络的负荷组合预测模型研究   总被引:58,自引:15,他引:43  
给出了电力系统负荷的变权系数组合预测模型,即基于神经网络的组合预测模型。该模型利用多种方法的预测结果与实际负荷数据的非线性关系,建立相应的神经网络模型。该网络为单输出的三层网络,其中输入层为各种预测方法的预测值,输出层为实际负荷值。文中用变动量因子和变学习率的BP算法对其训练,训练后的网络便具有预测能力。同时,文中对基于遗传算法的固定权系数组合预测模型进行了简要的介绍。对几个实际系统的年、月、时负荷预测表明,该模型具有很高的预测精度。  相似文献
7.
分析了无刷直流电机换相转矩波动产生原理,提出了基于自适应人工神经网络控制的转矩波动抑制新方法,该方法对两个三层前馈式人工神经网络进行离线和在线训练,采用误差反传算法修正神经元间的权值。其中一个网络用于在线估计电机换相参数,另一个网络利用估计出的参数对换相过程中端电压瞬时调节,形成一个电压自校正调节器。该调节器通过调节端电压使换相过程中相电流下降和上升的速率近似相等,保持回路中总电流幅值不变,实现对换相转矩波动的抑制,该方法不需预知系统的精确参数,且对环境变化有自适应调节功能,试验结果表明该方法有较高的精度和鲁棒性。  相似文献
8.
基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究   总被引:57,自引:21,他引:36  
周佃民  管晓宏  孙婕  黄勇 《电网技术》2002,26(2):10-13,18
电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,作者利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测,在保证有足够的训练样本的前提下,对预测模型进行合理分类,构造了相应于不同季节的周预测,日预测模型,并对输入变量的选择,特别是温度的选取问题,进行了讨论,在神经网络训练的过程中,往往会出现过拟合的现象,给预测的结果带来不利的影响,为此在训练过程中,将样本随机地分离为训练集和测试集来防止这个问题,典型算例的计算表明,该方法是有效的。  相似文献
9.
一种基于人工神经网络的谐波测量方法   总被引:54,自引:5,他引:49  
王群  吴宁  王兆安 《电网技术》1999,23(1):29-32
通过构造特殊的多层前馈神经网络,利用模拟并行谐波测量装置的基本原理,建立相应的谐波测量电路,给出电路的训练算法和步骤,研究训练样本的形成方法。仿真结果表明提出的基于人工神经网络的谐波测量方法的有效性。  相似文献
10.
变压器色谱监测中的BPNN故障诊断法   总被引:53,自引:5,他引:48  
本文将BP神经网络应用于变压器故障诊断。通过验证,结果显示BPNN诊断法有良好的应用前景。  相似文献
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