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提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。 相似文献
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张淑清师荣艳董玉兰李盼任爽姜万录 《中国电机工程学报》2015,(22):5723-5730
混沌预测是电力负荷预测研究的新焦点。该文提出双变量阈值函数和改进混沌预测模型相结合的新方法。该方法克服了传统最大Lyapunov指数预测模型对噪声干扰比较敏感、计算量大、预测时间长以及预测精度不高等缺陷。通过对典型混沌系统和实际电力负荷系统进行短期预测分析,证明该方法能较好排除无关因素对预测的干扰,缩短预测时间,有效提高预测精度。 相似文献
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基于改进的广义谐波小波包分解和混沌振子的小电流接地系统故障选线 总被引:7,自引:0,他引:7
小电流系统发生故障时,各线路零序电流具有非平稳、非线性等复杂特性。本文提出一种基于改进的广义谐波小波包分解算法和混沌振子检测的小电流接地系统故障选线方法。广义谐波小波包分解算法经过扩频,能进行任意频段及任意频宽的信号特征提取,且计算量小,实现信号的快速无混叠分离。Duffing振子系统不受噪声影响且对于与内驱动力同频的外界信号具有高度敏感性,对Duffing振子系统进行时标变换,可以适应不同频率信号的检测要求,通过观察相图的变化可以准确选出故障线路。数值仿真验证了该算法的准确性及可靠性。 相似文献
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混沌预测模型改进及在电力日负荷预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对电力日负荷预测中基于最大Lyapunov指数的传统混沌预测模型的缺陷,提出以下改进思想:采用微分熵法同时确定嵌入维数和延迟时间,改善相空间重构质量的同时,有效减少计算量;引入夹角参数,在与中心点距离最短的点中,筛选夹角最小的点作为最终邻近点;基于相似性原理,引入取舍规则,使得计算结果唯一确定。本文方法解决了传统预测模型计算量大、运算速度慢、预测精度不高以及正负号选取等问题。通过对典型混沌系统数值验证和某地区实际电力负荷系统的预测分析证明了本文方法的可靠性和高效性,为电力日负荷预测提供了一种新的有效途径。 相似文献
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