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1.
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
2.
基于时间序列分析的风电场风速预测模型   总被引:35,自引:1,他引:34       下载免费PDF全文
风速预测是风电场规划设计中的重要工作因风速序列本身已经具有时序性和自相关性.提出了基于时间序列分析的风电场风速预测模型。为了检验时间序列分析模型的有效性.使用了信息准则AIC(An Information Criterion)函数在算例中,将预测风速的分布特性与实际风速分布特性相比较,验证了文中提出的时间序列模型用于风电场风速预测的可行性。  相似文献
3.
大规模风电场接入对电力系统调峰的影响   总被引:31,自引:7,他引:24  
大规模风电基地的快速建设,使系统调峰成为电网运行的新难题之一。针对风电出力随机性强、运行方式复杂多变的特点,通过对规划年份时序负荷曲线与风电出力时序曲线的模拟,从一个新的角度分析了大规模风电对系统调峰的影响。还讨论了风电出力对系统峰谷差的影响机理,并引入评价指标体系,深入研究了大规模风电基地接入后系统等效负荷峰谷差的变化及分布规律。进一步分析了在各种外送模式以及系统调峰协调方式下,大规模风电基地对系统调峰的影响规律。以我国甘肃酒泉风电基地为对象进行分析和论证,并根据分析结果对甘肃电源规划与调度运行方式提出了建议。  相似文献
4.
基于时间序列的支持向量机在负荷预测中的应用   总被引:30,自引:12,他引:18  
张林  刘先珊  阴和俊 《电网技术》2004,28(19):38-41
由于负荷预测是不确定、非线性、动态开放性的复杂大系统,传统方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征,因而无法准确进行负荷预测.作者提出了基于一种基于时间序列的支持向量机(SVM)的负荷预测方法.SVM方法采用结构风险最小化原则(SRM),能够在对小样本学习的基础上,对其它样本进行快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化性能和精度,减少了对经验的依赖.时间序列考虑了趋势分量和周期分量,使负荷预测模型更加符合电力负荷特性.将该方法用于实际负荷预测中.和真实值的比较说明所提出的负荷预测方法是可行和有效的.  相似文献
5.
短期电价预测综述   总被引:29,自引:6,他引:23  
准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,从而减少参与者的竞价风险,为其带来稳定的收益,因此短期电价预测已成为电力市场中的研究热点。结合1997年以来的相关文献对短期电价预测进行了综述。在分析电价基本特点和电价影响因素的基础上,重点对时间序列法和神经网络法这2种常用的电价预测方法进行了评述,探讨了各方法可能的进一步研究方向。最后对电价影响因素选择、数据预处理和电价预测工具的选择这3个电价预测中的重要问题进行了讨论,并对短期电价预测的研究工作提出了一些建议。  相似文献
6.
基于支持向量回归的时间序列预测   总被引:26,自引:2,他引:24  
该文简要介绍了时间序列预测的研究状况以及支持向量回归的基本原理,将支持向量回归用于对Box-Jenkins煤气炉时间序列的预测,并同其他前馈网络——BP神经网络、自适应特征空间扩张神经网络进行比较,仿真结果表明,BP神经网络和自适应特征空间扩张神经网络在预测性能上比较接近,而支持向量回归在预测性能方面明显优于这两种方法,为进行模型辨识与建模研究奠定基础.文章最后分析了支持向量回归优于BP神经网络和自适应特征空间扩张神经网络的机理.  相似文献
7.
基于混沌时间序列的负荷预测及其关键问题分析   总被引:21,自引:5,他引:16  
通过对混沌时间序列进行分析,找出了运用它进行电力系统负荷预测的关键因素:"取舍规则"、嵌入维数和延时的选取.笔者还建立了一种"取舍规则",并运用它进行了实例分析,结果表明基于该"取舍规则"进行负荷预测的效果良好.  相似文献
8.
优化相空间近邻点与递归神经网络融合的短期负荷预测   总被引:19,自引:5,他引:14  
根据在相空间重构拓扑近邻点的时间演化原理,提出了优化近邻点(optimal neighbor points,ONP)的短期负荷预测(Short-term load forecasting,STLF)法,它可克服伪近邻点在高嵌入维对局域动力学估计的不利影响,以提高预测精度。在此基础上,又提出ONP与递归性时延神经网络(Tune Delay Neural Network,TDNN)模型融合的STLF法,具有动态性能的TDNN是按优化近邻相点的演化轨迹构造,是属于对预测点跟踪的智能辩识动态行为模型。它能增强模型对系统动力学的联想性和泛化能力,使预测精度提高一倍以上。该文经两类不同负荷系统周、日预测仿真测试,证实所研究的预测模型能有效、稳定地提高预测精度,且有高的适应能力,为基于相空间理论预测法用于实际取得有效的进展。  相似文献
9.
智能技术在绝缘在线诊断系统中的应用   总被引:18,自引:1,他引:17  
提出了将智能技术引入到绝缘在线诊断中 ,根据已经得到的在线测量数据的特点 ,研究了在线数据的预处理方法 ,并将相关分析法和时间序列法用于绝缘征兆的提取。  相似文献
10.
电力短期负荷的多变量时间序列线性回归预测方法研究   总被引:18,自引:3,他引:15  
根据单变量时间序列的相空间重构思想,提出了一种电力短期负荷的多变量时间序列相空间重构方案,同时针对每一分量时间序列采用互信息法进行最佳延迟时间的选择,最优嵌入维数则采用最小预测误差法进行确定。根据相点间的欧氏距离和关联度,提出了最近邻域点的优化选择方法,建立了多变量时间序列的一阶局域线性预测模型。通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于多变量时间序列的负荷预测方法与单变量负荷预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预测效果。  相似文献
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