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1.
针对目前传统方法难以快速、准确判断风电并网后系统暂态电压稳定性的问题,提出了一种基于CPSO-BP组合的风电并网暂态电压稳定评估方法。首先采用混沌理论对粒子群算法的不足进行改善,应用改进后的算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后利用系统故障前后采集的传统物理量和风电场相关的物理量作为BP神经网络输入特征量进行监督学习,最后将训练得到的模型应用于风电并网系统的暂态电压稳定评估中。利用英格兰10机39节点系统标准算例进行风电并网仿真分析,结果证明了所提方法的有效性。  相似文献   
2.
运动目标检测是实现智能视频监控的基础,针对当前运动目标检测方法在复杂场景中适应性差的问题,提出了一种结合时空马尔可夫随机场模型和高斯混合模型的运动目标检测方法。在训练时空马尔可夫随机场模型时,采用高斯混合模型的参数更新算法计算邻域图像分割区域的均值和方差,并通过时空邻域标记场设置势函数。通过与传统目标检测方法的仿真比较,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的目标检测方法相比,该方法在复杂场景下具有更高的检测精度,能够更清晰地分割前景中的运动目标。  相似文献   
3.
依托电力大数据优势,结合人工智能技术可实现对企业运营风险的预警,以电力视角探索数据共享应用场景,可助力政府决策、企业监管和经济发展。首先,基于企业电力数据进行用户画像;接着,基于标签体系利用层次分析法计算指标权重,构建风险评分体系,并设定合理的阈值对企业运营风险进行预警等级划分;最终可实现基于电力数据对企业运营风险的持续性监测,客观反映企业在运营生产活动中产生的异动,提前揭示企业运营风险。该研究结论证实了信用优良企业和不良企业在用户画像、风险得分中表现了出较大差距。同时,受疫情影响导致疫情后企业的打分出现较大偏差,需要综合更多数据来进行修正。  相似文献   
4.
作为工业大国,工业用电占我国电力消费的60%以上,为进一步优化工业用户营商环境,激发市场主体活力,以工业用户历史用电数据为数据源,结合现有云平台系统Spark内存批处理的大数据处理框架,建立工业用户电力运营成本分析优化模型。分析工业用户历史负荷情况,依据算法预测出其未来一年的负荷,将现有电价规则训练为电价分析模型,代入工业用户未来一年的负荷情况,可得到该工业用户最优的变压器配置和电价策略。科学分析工业用户电力运营成本,制定优化方案,可切实帮助用户降低企业用电成本,解决企业受电成本虚高问题,实现由被动服务向主动优质服务转变。  相似文献   
5.
针对LCL型三电平光伏多功能并网逆变器存在谐波谐振、系统抗干扰能力弱、电流跟踪精度低以及新型配电系统下负荷负载的多变复杂性等问题,设计了一种迭代滑模控制与三阶线性自抗扰控制相结合的电流内环综合控制器。首先,建立d-q坐标系下LCL型三电平逆变器数学模型;其次,设计迭代滑模控制与线性自抗扰控制电流内环控制器,并分析了综合控制器的传递函数、响应速度、跟踪精度和谐波谐振抑制能力;最后,通过仿真验证了文中所提综合控制策略可较好地抑制谐振和电流谐波畸变现象,且电流输出波形质量良好。  相似文献   
6.
提出基于增强支持向量机的电力隧道多状态全过程监控方法,精准监控电力隧道多种状态的全过程并直观展现监控结果。通过离散小波提取电力隧道动态数据流的低频近似因数重新组合数据并提取特征,再融合低频因数,得到电力隧道多状态混合特征;深入学习支持向量机(SVM),访问未获取类别的样本,通过标有“对”与“错”分类结果的访问点来优化分类器,以此增强支持向量机;运用粒子群优化(PSO)算法优化增强支持向量机参数,得到基于PSO-SVM的电力隧道多状态识别模型,通过模型的训练和测试,识别电力隧道的多状态,实现电力隧道多状态全过程监控。实验证明:该方法能够及时、精确地监控电力隧道内各指标的多种状态,对异常情况及时预警,可实现电力隧道多状态全过程的监控。  相似文献   
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