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1.
为实现继电保护状态检修业务的集中化、一体化管理目标,阐述了继电保护状态检修的基本内容和辅助管理系统的组织结构,建立了状态评价的多级模糊评价模型,结合C#,ASP.NET、Web Service等相关技术,开发了继电保护状态检修辅助管理系统。管理系统通过试运行,成功实现了对继电保护状态检修的台帐管理、运行管理、检修校验管理、状态评价管理以及综合查询统计等功能,并取得了良好的效果。  相似文献   
2.
针对气象条件具有累积效应以及不同气象条件对负荷影响的程度不同的特点,采用一加权的几何距离公式来选取神经网络的训练样本,不仅加快了神经网络的训练速度,而且加强了神经网络的逼近能力.同传统的神经网络相比,广义回归神经网络的训练过程实际上是不断地调整平滑参数σ的过程,因此,σ的不同取值对网络的输出具有重要的影响.在优化广义回归神经网络的平滑参数σ时,采用基于蚁群种群的新型优化算法——蚁群算法来优化,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响.最后通过实例验证了该模型的有效性.  相似文献   
3.
合理选择预测相似日是提高综合负荷预测模型预测效果的有效途径。依据人工经验选相似日的传统方法并不具备最好的预测效果。选择相似日问题可以归结为一个判决问题,即选择与待预测日气象等因素最相似的一天。影响电力系统短期负荷的因素有很多,且常常难以定量表达,针对电力系统短期负荷预测中存在的不确定性问题,将证据理论应用于短期负荷预测中的相似日选择上来。用广西某地方电网的实际数据验证表明,将证据理论应用于相似日的选取,能较准确选择相似日从而提高了预测精度。  相似文献   
4.
基于气象累积和ACA-GRNN的短期电力负荷预测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对气象条件具有累积效应以及不同气象条件对负荷影响的程度不同的特点,采用一加权的几何距离公式来选取神经网络的训练样本,不仅加快了神经网络的训练速度,而且加强了神经网络的逼近能力。同传统的神经网络相比,广义回归神经网络的训练过程实际上是不断地调整平滑参数 的过程,因此, 的不同取值对网络的输出具有重要的影响。在优化广义回归神经网络的平滑参数 时,采用基于蚁群种群的新型优化算法——蚁群算法来优化,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响。最后通过实例验证了该模型的有效性。  相似文献   
5.
由统计学习理论发展的通用学习方法--支持向量机,在解决小样本、非线性及高维数等问题中表现出许多特有的优势.提出了采用最小二乘支持向量机建立负荷预测模型,它是对标准的支持向量机的一种扩展,降低了问题的复杂性,使得计算速度相对加快.在选取最小二乘支持向量机的训练样本时,采用加权的灰色关联度方法来选择相似日,对不同样本根据其重要性赋予不同的权重,同传统的关联度相比更具客观性.另外,对于最小二乘支持向量机的参数选择问题,针对目前尚无统一有效方法的现状,尝试采用了一种基于蚁群种群的新型优化算法--蚁群算法来优化选择,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响.最后通过实例验证了该模型的有效性,取得了比较满意的预测效果.  相似文献   
6.
合理选择预测相似日是提高综合负荷预测模型预测效果的有效途径.依据人工经验选相似日的传统方法并不具备最好的预测效果.选择相似日问题可以归结为一个判决问题,即选择与待预测日气象等因素最相似的一天.影响电力系统短期负荷的因素有很多,且常常难以定量表达,针对电力系统短期负荷预测中存在的不确定性问题,将证据理论应用于短期负荷预测中的相似日选择上来.用广西某地方电网的实际数据验证表明,将证据理论应用于相似日的选取,能较准确选择相似日从而提高了预测精度.  相似文献   
7.
为实现继电保护状态检修业务的集中化、一体化管理目标,阐述了继电保护状态检修的基本内容和辅助管理系统的组织结构,建立了状态评价的多级模糊评价模型,结合C#,ASP.NET、Web Service等相关技术,开发了继电保护状态检修辅助管理系统。管理系统通过试运行,成功实现了对继电保护状态检修的台帐管理、运行管理、检修校验管理、状态评价管理以及综合查询统计等功能,并取得了良好的效果。  相似文献   
8.
桂林电网中短期负荷预测系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
所建立的数学模型显示,“十一五”末期广东电网调度员将面对巨大操作量;在分析和计算的基础上提出了两种新的调度模式:在中调设立“总集控中心”和增设新的调度层次。这两种调度模式的正确性和可行性还有待实践的验证。  相似文献   
9.
从年、季、月、日几个不同的时间段对桂林电网的负荷进行了详尽的分析,对负荷变化的规律性、变化趋势及影响因素进行了探讨,分析结果认为:对桂林电网的负荷预测应该分时段运用多种负荷模型,并尽可能考虑天气因素以提高负荷预测的精度。  相似文献   
10.
短期负荷预测(short-term load forcastings,STLF)对电力系统的经济和安全运行有着重要的作用。为提高短期负荷预测的精度,根据短期负荷的基本特性,提出了一种将相空间重构理论(phase space reconstruction space,PSRT)与Elman神经网络相结合的短期负荷多步预测模型。首先利用PSRT重构相空间的吸引子,然后用Elman神经网络来拟合相空间吸引子的多步演化,其中利用空间欧氏距离来选取Elman网络的输入样本。通过对广西电网短期负荷预测的分析表明,该多步预测方法是有效可行的。  相似文献   
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