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1.
多层分区空间负荷预测结果综合调整的区间方法   总被引:4,自引:4,他引:4  
提出了一种新的能计及不确定性因素的空间负荷预测结果综合调整的区间方法.首先建立了多层分区的空间负荷预测区间模型,将预测单元分为总量层、数据收集层和仿真层,既能结合趋势法和仿真法的优点,又能在保证足够土地划分解析度和预测精度的前提下有效控制数据收集的工作量.然后提出了基于该模型的空间负荷预测综合调整区间方法,这是一种在信息不完备条件下的负荷分布估计方法,解决了实际中空间负荷预测结果综合调整的难题.最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性.  相似文献
2.
基于空区推论的空间负荷预测分类分区实用法   总被引:3,自引:3,他引:1  
目前对无历史数据的新老城区空间负荷预测,一般采用分类分区法,所有同类小区基于统一的分类负荷平均密度预测其负荷。针对这一不足,基于空区推论的思想对分类分区法进行了改进,提出现有面积(不含新城区)上的分类总负荷减去有历史负荷数据的老城区的负荷即得到无历史负荷数据的同类老城区的总负荷;同理,规划面积(含新城区)上的分类总负荷减去现有面积上的分类总负荷即得到同类新城区总负荷,再结合面积算得无历史数据的新老城区的平均负荷密度,进而预测其负荷分布。这样使得有、无历史数据的老城区和新城区采用不同的负荷预测思路以提高其预测精度。该方法几乎不增加收集原始数据的工作量或附加的数据较易获得。最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性。  相似文献
3.
空间负荷预测中不确定性因素的处理方法   总被引:3,自引:3,他引:10  
城市的变化通常呈现平稳发展和跳跃发展两种态势,其间还夹杂着各种规模的城区改造。笔者对影响空间负荷预测(SLE)的不确定性因素进行了详细的分析和归类,并对传统的SLE模型进行了改造使之处理城市跳跃发展和城市改造等特殊情况,针对跳跃式发展模型,提出了“事件中心”的概念,并将空间负荷预测分解为基础分布和事件分布的叠加;针对大事件出现时间和位置的不确定性,提出了多方案预测法:针对城市改造模式,提出了小区改造准则,改进了用地最优分配模型,从而解决了城市改造中的不确定性问题。  相似文献
4.
基于云理论的配电网空间负荷预测方法研究   总被引:3,自引:3,他引:10  
提出了一种新颖的配电网空间负荷预测模型,该模型采用了基于云模型的知识表示,将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起,构成了定性和定量相互间的映射,克服了传统模糊理论的不彻底性。该文将云理论、面向对象的归纳方法以及粗糙集相结合,进行土地使用决策中空间属性信息定量定性转换、空间数据的离散化、决策规则的挖掘,克服了传统基于模糊集的空间负荷预测模型中模糊集参数及模糊系统规则选择的主观性,同时也利用云理论与粗糙集理论相互间的互补性,增强了知识发现的能力。运用基于云理论的不确定性推理计算小区对各用地类型适应性的评分,使推理结果更加合理而且贴近实际。给出了基于该模型的小区改造判据,改进了计及小区改造及经济性的用地分配的多目标规划模型,计算小区负荷。最后用实例说明了该方法的有效性。  相似文献
5.
传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的配电网空间负荷预测方法。该方法首先引入模糊C–均值算法把各类用地性质负荷聚类为几个等级,建立比较精确的负荷密度指标体系;然后根据待预测地块的规划属性,在体系中为LS-SVM预测模型选出与预测样本特征更为相似的样本进行训练,提高LS-SVM的泛化能力和预测精度;采用遗传算法对LS-SVM预测模型的参数进行自动优化,进一步提高预测模型的适应性和预测精度,实例验证了该方法的实用性和有效性。  相似文献
6.
基于聚类分析理论的空间负荷预测方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
郭鹏伟  黄桥林  肖白 《黑龙江电力》2011,33(6):434-437,440
基于时序分析的空间负荷预测方法通常先把预测区域划分成若干元胞,然后对每个元胞进行基于时序的负荷预测,从而实现对整体的空间负荷预测。目前基于时序分析的负荷预测模型有很多,但其中任意单一模型均难以做到对每个元胞预测都是误差最小的,即无法保证对总区域的空间负荷预测结果的准确性。为此提出了一种基于聚类分析理论的空间负荷预测方法,该方法通过分析元胞运用不同负荷预测模型进行预测得出的预测结果和相对误差。实际算例结果表明、该方法正确、有效、可行。  相似文献
7.
针对基于智能算法的负荷密度指标法对样本依赖性强且在各地实际应用困难的不足,提出一种考虑地域差异的配电网空间负荷聚类及一体化预测方法。该方法首先通过大量调研得到分布在不同地区、分属不同类型的负荷样本及所处地区信息;然后利用基于日负荷曲线的负荷分类校验及精选方法对所有调研样本进行分类精选;再根据区域分类、负荷分类对精选样本构成的全样本空间进行两级划分,得到分层级子样本空间;最后根据待测地块的属性信息对子样本空间进行匹配,选取与其最相似的子样本空间作为训练样本,构建支持向量机模型预测各地块的负荷密度,进而得到电力负荷的空间分布。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。  相似文献
8.
针对分类负荷在不同元胞内发展程度不同导致元胞负荷分布不均衡,从而影响空间负荷预测结果精度的问题,提出一种计及元胞发展程度的空间负荷预测方法。首先建立电力地理信息系统(GIS),在电力GIS中生成元胞,并整合基础信息,其中包括用地信息、10 kV馈线的供电范围及分类负荷数据。其次求出总分类负荷密度的饱和值,再结合生长曲线揭示总分类负荷密度的发展规律。然后找到当前年各元胞内分类负荷密度在总分类负荷发展规律曲线上的位置,即为各元胞内分类负荷密度的发展程度。最后根据当前年元胞内各分类负荷密度的发展程度,结合总分类负荷密度发展规律曲线,确定目标年各元胞内分类负荷密度,再乘以元胞中每类负荷所对应的面积实现对元胞负荷值的预测。实例分析表明了该方法的正确性和有效性。  相似文献
9.
朱前进 《广西电力》2009,32(3):27-30
电力系统负荷预测是配电网规划的重要依据,单纯的负荷总量预测并不能反映规划区未来负荷增长在地理上的分布,空间负荷预测的提出正好弥补了这一点.基于分类负荷密度法的空间负荷预测难点在于分类负荷密度的确定,文章引入模糊贴近度理论,使分类负荷密度的选取更加科学化.  相似文献
10.
为解决不确定性因素对城市电网负荷预测结果的不利影响,该文分析了空间负荷预测方法的优势,对其理论和模型进行了详细的描述,并对某城市新区电网进行负荷预测,预测得到的负荷大小和地理位置分布与实际情况偏差较小,取得了预期的效果,为城市电网规划奠定了基础.  相似文献
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