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1.
朱力  李成  郭龙  刘云鹏  史炯 《中州煤炭》2022,(4):211-215,221
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。  相似文献   
2.
The probabilistic learning on manifolds (PLoM) introduced in 2016 has solved difficult supervised problems for the “small data” limit where the number N of points in the training set is small. Many extensions have since been proposed, making it possible to deal with increasingly complex cases. However, the performance limit has been observed and explained for applications for which N is very small and for which the dimension of the diffusion-map basis is close to N. For these cases, we propose a novel extension based on the introduction of a partition in independent random vectors. We take advantage of this development to present improvements of the PLoM such as a simplified algorithm for constructing the diffusion-map basis and a new mathematical result for quantifying the concentration of the probability measure in terms of a probability upper bound. The analysis of the efficiency of this extension is presented through two applications.  相似文献   
3.
The supply of electrical energy is critical to convenient and comfortable living. However, people consume a large amount of energy, contributing to an energy crisis and global warming, and damaging some ecological cycles. Residential electricity consumption has greater elasticity than industrial and business consumption; it therefore has high energy-saving potential. This work establishes an automated platform, which provides information about residential electricity consumption in each city in Taiwan. Machine learning was used to forecast future residential electricity demand. A nature-inspired optimization method was applied to enhance the accuracy of the best machine learner, yielding an even better hybrid ensemble model. Performance measures indicate that the resulting model is accurate and provides effective information for reference. An automatic web-based system based on the model was combined with a web crawler and scheduled to run automatically to provide information on monthly residential electricity consumption in each county and city. By providing energy consumption information across the country, power providers and government can discuss policy and set different goals for energy use. The results of this study can facilitate the early implementation of energy-saving and carbon emission-reducing in cities and aid utility companies in establishing energy conservation guidelines.  相似文献   
4.
针对传统负荷预测模型对高维非线性电力负荷的特征提取效果不理想的问题,为有效提高电力负荷短期预测精度,提出了基于模态分解-PSO-DNB深度学习的负荷预测模型。结合模态分解方法和PSO算法特征并充分融入到深度学习模型中,构造了量化深度学习模型训练效果的误差评价函数,由此建立短期负荷预测的系统模型。以某地区电网监测的电力负荷数据开展短期预测研究,通过算例效果表明,所提的预测方法可实现24 h内滚动式短期电力负荷预测,且预测误差能控制在合理范围内,相较于传统负荷预测的方法更能提升预测精度。  相似文献   
5.
为评估RC结构内钢筋的锈蚀损伤状态,开展了基于压电传感的RC梁钢筋锈蚀监测与定位技术研究。首先,在钢筋表面布设3组压电陶瓷(PZT)传感器,随后对监控到的信号进行基4FFT变换和提取频谱特征,刻画了钢筋锈蚀发展过程,并验证了基于PZT的监控方法对钢筋锈蚀全过程监测的适用性;其次,通过对概率成像方法中的权重函数进行修正,得到锈蚀位置图像,进而对钢筋的锈蚀位置进行定位分析;最后,通过频域信号峰值分析,建立损伤因子与锈蚀率的定量关系来量化钢筋的锈蚀程度。结果表明:RC梁中钢筋的锈蚀过程可分为脱钝、脱黏和失效3个阶段;提出的损伤因子FDI可有效刻画钢筋锈蚀过程中的3个阶段,并量化钢筋锈蚀率;新的概率成像方法实现了钢筋锈蚀的全过程监测和锈蚀损伤的定位分析。这表明本文研发的监测技术与概率成像方法可以精准地监控RC结构中钢筋锈蚀全过程与锈蚀位置,建立的锈蚀各阶段与损伤因子的定量关系可用来量化钢筋锈蚀程度,并为RC结构安全评估提供技术支持。  相似文献   
6.
目前降雨诱发滑坡机理及可靠度研究不仅很少同时考虑土体水力参数和抗剪强度参数空间变异性的影响,而且忽略了“天然工况下斜坡基本上不会发生失稳破坏”这一客观事实。以无限长斜坡模型为例,融合观测信息提前对空间变异抗剪强度参数进行概率反演分析,再建立非平稳随机场模型模拟土体渗透系数的空间变异性及非平稳分布特征,在蒙特卡洛模拟框架下评估不同降雨历时下斜坡失效概率及最危险滑动面分布特征。在此基础上,探讨同时考虑土体水力参数和抗剪强度参数空间变异性的降雨诱发斜坡失稳机理。结果表明:利用概率反演获得的抗剪强度参数后验信息,计算的斜坡失效概率由先验的28.1%降至7.2%。不同降雨阶段斜坡失稳的诱因不同,如果忽略“天然工况下斜坡不会失稳破坏”这一观测信息,将会造成对降雨诱发斜坡失稳机理和失效概率的错误估计,特别是在降雨初期。  相似文献   
7.
针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元(SBiGRU)、完整自适应噪声集成经验模态分解(CEEMDAN)和误差修正的组合预测模型. 建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数(IMF)分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差. 模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.  相似文献   
8.
多堆厂址一级概率安全评价(PSA)研究中,机组数目的增加使得建模工作量剧增,给整个核电厂的风险评估带来困难。结合已有基础,本文研究了多堆厂址始发事件分析的筛选方法,提出利用堆芯损伤频率(CDF)上下限值评估方法,分析厂址内不同机组数对厂址CDF的影响。结果表明,双机组厂址适合优先进行具体分析。针对双机组核电站,对多堆厂址内各始发事件进行筛选。结果表明,丧失厂外电、丧失热阱等事件适合建模分析,并对其他筛选结果给出后续分析建议,为多堆厂址一级PSA后续事故序列建模工作提供了重要基础。  相似文献   
9.
短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM(long short term memory)网络结构,并将其与XGBoost(eXtreme boosting system)预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW(mean absolute percentage error-reciprocal weight)算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE(mean absolute percentage error)与RMSE(root mean square error)分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。  相似文献   
10.
齿轮退化状态的准确评估对于设备安全运行具有重要意义。常规的齿轮退化状态评估方法的效果受特征提取、预处理等因素的影响。基于生成模型的状态评估方法利用原始观测进行评估,能够降低人为因素的影响。但传统生成模型如变分自编码器(VAE)存在边缘估计不准确的缺点。本文提出了多元可逆深度概率学习(MIDPL),通过叠加可以被优化的可逆变换实现从既定初始分布到未知观测分布的转换,将分布特性复杂的多观测序列转换至既定初始分布进行边缘概率计算继而实现状态评估。本文通过齿轮退化实验验证了MIDPL的有效性,与VAE相比,MIDPL在点蚀和断齿数据集下的评估误差分别降低了30.92%和69.25%,MIDPL能够实现更为稳定和准确的齿轮退化过程评估。  相似文献   
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