基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果.     

基于Pscad/Emtdc电网合环仿真的研究

本文以抚州金巢变电站10kV配电网合环为例,基于电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC准确地搭建了系统仿真模型,以解决配电网合环操作过程中可能出现的涌流现象引起保护误动作。提出在合环点两侧相位差较小时候合环,或者通过调整变压器分接头以减小合环点两端母线电压差,从而减小合环电流。     

利用学习向量化样本分类的在线学习成绩预测

对网络在线学习者产生的数据进行记录和分析,并为其提供精准化的个性化服务是在线教育发展的重要方面.本文以学习者在平台上产生的日常学习数据为样本,综合其最具代表性的五种影响因子,通过学习向量化神经网络对样本进行分类,得到基于BP神经网络的在线学习成绩预测数据.在模型中采用遗传算法有效优化BP神经网络的权重和阈值,在提高预测精度的同时加快模型的收敛速度.最后与其他两种模型进行对比分析,结果表明：该模型进行预测的结果与真实的成绩分布基本一致,具有很高的可信度,能够为有效的预测学习状态提供决策依据,具有一定的工程应用价值.     

基于贝叶斯原理的多维Spike Train分类预测模型

神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选取20组作为训练集进行分类测试,实验结果表明,利用该方法得到的分类准确率在97%左右。     

基于百万千瓦水电机组的绝缘问题的研究

水力资源是中国重要的能源资源,随着我国电压等级的提高,大容量、大尺寸、高可靠性水电机组将以应用,目前百万千瓦级水电机组以单位造价和发电成本低的优点已得到广泛共识,并对其新技术、新结构、新材料等进行研究.文章着重分析了百万千瓦水电机组的绝缘问题,针对机组本身价值较高,非正常停机损失大及保护、设计、运行等方面的新特点,提出了机组绝缘的新要求.     

分布式储能系统对主动配电网的统一控制策略

配电系统作为未来电网的重要组成部分,正在不断完善,并逐步发展成为主动配电网。配电系统中的分布式发电系统、本地存储系统和响应负载严重影响了电网规划和调度过程。本文重点研究了主动配电网的最优运行方式与控制问题,特别是对电压的调节以及对线路阻塞的管理。本文还分析了主动配电网中的主要挑战与机遇,并讨论了这方面的最新进展。文章最后描述了一种基于广域信号的统一控制算法,用于改善电网的功率分布。     

对高校物理实验室安全标准化管理的探索

物理实验是高校物理教育的重要环节，由于高校物理实验课教学既针对大部分专业的学生，又会有难度较大的专业物理和近代物理，进而物理实验室使用频繁，实验不但类别繁多而且实验操作复杂。因此对于物理实验室安全的标准化管理尤为重要。本文重点阐述大学物理实验室标准化双重预防管理机制，采用此项标准化机制不但可以提升实验室管理人员和学生的安全意识，而且能够更好保证物理实验室的高效、安全运行。     

基于真实校园场景的学习行为标准化管理研究

对学生学习行为的研究能够有效了解学生的学习和生活行为特点，从而在教学中更好地实现因材施教。本文基于校园大数据的学生行为分析，提出了学习行为标准的研究框架，重点在行为指标分析和行为特征量化两方面进行了研究，探讨了学习行为数据的标准化建设问题，为更好地利用行为数据进行学习成绩预测和学生发展预测提供了一种思路。