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统调日负荷的精确预测对电力充裕性保障、电力系统规划有重要指导作用。相似性识别是数据挖掘技术的重要部分,基于相似性识别原理,提出一种短期负荷预测的新方法。首先对原始数据进行属性和重复记录清洗,清洗后得到实验数据;其次在考虑数据大小相似性的同时,引入了数据趋势相似性度量。基于2种度量从历史序列中识别出与查询序列信息高度重合的序列,建立备选相似序列集;考虑时间间隔与季节因素,从备选相似序列集中选取历史最相似序列,最终实现日负荷预测;随着新信息的进入,实现高峰负荷动态预测。利用该方法对重庆统调日负荷进行模拟预测,并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比,证明了所提方法的可行性与有效性。  相似文献   
2.
随着新一轮电力体制改革不断深入,流域水电调度目标已由发电量最大化转变为发电收益最大化。按照电力市场规则要求,水电商需要承担偏差电量的考核费用,因此水电商除获取更多的发电指标和更高的电价外,还应控制发电偏差,避免偏差考核。针对当前电力市场环境,构建了基于区域电力市场规则的水电中长期调度模型,并通过实例分析,对该模型的合理性和有效性进行了验证。  相似文献   
3.
统调日负荷的精确预测对电力充裕性保障、电力系统规划有重要指导作用。相似性识别是数据挖掘技术的重要部分,基于相似性识别原理,提出一种短期负荷预测的新方法。首先对原始数据进行属性和重复记录清洗,清洗后得到实验数据;其次在考虑数据大小相似性的同时,引入了数据趋势相似性度量。基于2种度量从历史序列中识别出与查询序列信息高度重合的序列,建立备选相似序列集;考虑时间间隔与季节因素,从备选相似序列集中选取历史最相似序列,最终实现日负荷预测;随着新信息的进入,实现高峰负荷动态预测。利用该方法对重庆统调日负荷进行模拟预测,并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比,证明了所提方法的可行性与有效性。  相似文献   
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偏差考核现已成为电力市场交易的常规环节,发电企业若不处理好相关问题、合理调度运行,将影响其市场收益,不利于企业的健康持续发展,进而对电力市场的健全发展造成一定影响。因此,为给企业合理应对偏差考核提供参考,首先对偏差电量考核规则进行概述,建立了计及偏差考核的电站收益模型,随后考虑梯级各电站间水力联系,基于单站运行约束条件,构建了基于偏差考核的梯级水电调度模型,并以四川省某流域梯级共8级电站为例,利用逐步优化算法进行计算。结果表明,梯级各站各考核时段电量偏差率介于-0.799%~0.558%之间,均免受偏差考核。  相似文献   
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