基于输入空间压缩的短期负荷预测

由于影响负荷预测的因素复杂，并且实际获取的历史数据有限，传统的智能预测方法往往达不到工程应用的精度要求。为解决该问题，文中提出一种准确预测电力系统短期负荷的新思路：首先建立负荷输入特征选择模型，其搜索方法采用浮动搜索算法，在去除影响负荷预测的冗余特征之后，利用有限样本学习的统计学习理论（支持向量机）构造负荷预测回归模型，充分发挥其在解决有限样本、非线性中体现出的优势，较好地提高了评估结果的精度和泛化能力。在EUNITE网络中的应用结果证明了该方法对电力系统负荷预测的有效性。     

强外力骚扰下电力系统脆弱性评估与防护问题初探

电力系统原有的可靠性概念无法适应当前战争和恐怖主义引起的强外力骚扰下的电力系统规划和运行遇到的新问题。突破传统电力系统可靠性观念,提出了在强外力骚扰环境下评估电网安全度的脆弱度概念,描述了脆弱度的相关计算方法,对于各节点和支路可能遭受强外力骚扰的主观概率较难确定的问题提出了采用强外力骚扰概率分布计算机仿真来解决的基本思路,对于在国家安全进入紧急状态下以系统脆弱度最小为目标的最优潮流控制模型进行了概念性的阐述。最后对目前亟待开展的相关研究课题进行了展望。     

超声相控阵技术在焊接接头检测中的应用

分析了超声相控阵技术的特点,介绍了超声相控阵技术在焊接接头检测中的应用.从应用结果可以看出,超声相控阵技术能极大地提高检测效率,降低劳动强度,节省检测成本.     

Prony算法分析低频振荡的有效性研究

在分析Prony处的理论基础上,讨论信号噪声、信号的非平稳性对算法的影响,提出相应的改进策略。分别对仿真振荡信号和现场实测振荡信号进行Prony分析,得出较满意的结果,说明Prony算法在信号分析中,可提供有效、精确的分析结果,为电力系统低频振荡的研究提供了一种有力的分析工具。     

电力系统低频振荡机理的研究

应用Prony算法研究了河北南网安保线低频振荡的具体实例，并讨论了低频振荡的机理，提出低频振荡的机理之一是由于扰动的频率与自然振荡频率共振造成的。通过仿真分析了共振型低频振荡的算例，认为安保线振荡与共振机理相当符合。最后分析了各种扰动施加对系统的影响，为今后的分析提出了建议。     

数据挖掘与电力系统负荷预测

计算机与网络技术的飞速发展，使得应用领域不断增加，信息技术的应用也逐渐从信息查询、数据传送走向网络环境中的海量数据存储、数据挖掘和决策信息支持；负荷预测实质上是对电力方场需求的预测，在电力系统计划与运行管理中，它决定了发电、输电和电能分配等方面的合理安排问题，对电力系统的安全经济运行与国民经济的发展具有非常重要的影响。做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。将数据挖掘技术应用于电力系统负荷预测。可有效地克服数据有限性．不完整性及影响因素复杂性对预测结果的影响，发挥独特优势、实现经济价值。     

正规形方法在互联电网低频振荡分析中的应用

该文介绍了正规形方法在互联电力系统低频振荡研究中的应用,详细讨论了其数学模型和处理过程.正规形方法揭示了非线性模式相关性对系统动态特性的影响.通过非线性向量场的正规形变换得到了电力系统状态方程的2阶解析解,扩展了线性相关因子的概念.正规形方法、特征值计算和Prony分析的综合应用将小信号稳定和时域仿真有效地结合起来.仿真分析的结果证明了该方法是低频振荡分析的有效工具.     

情感教育在中学语文课程中的意义与实践方法

本文在分析情感教育在中学语文教学中的意义基础上,提出了情感教育在中学语文教学中的实践方法,期望本文能为广大教育者推广情感教育提供实践参考。     

一种新的加速暂态稳定预测算法

利用加速的统计学习算法,为快速评估电力系统的暂态稳定提出了一种新思路.该方法有效的利用了相量测量系统采集的数据,既充分发挥统计学习算法在解决有限样本、非线性及高维识别中表现出的优势,大幅提高了评估结果的精度和泛化能力;同时又利用加速算法提高其实用性.在新英格兰系统中的应用结果证明了该方法对暂态稳定评估的有效性.     

一种新的加速暂态稳定预测算法

利用加速的统计学习算法,为快速评估电力系统的暂态稳定提出了一种新思路。该方法有效的利用了相量测量系统采集的数据,既充分发挥统计学习算法在解决有限样本、非线性及高维识别中表现出的优势,大幅提高了评估结果的精度和泛化能力;同时又利用加速算法提高其实用性。在新英格兰系统中的应用结果证明了该方法对暂态稳定评估的有效性。