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随着需求响应技术的快速发展,使得电力系统负荷数据呈现出规模庞大、结构复杂的非线性特征,基于深度机器学习和高效数据处理平台的负荷预测方法是当前的研究重点。为实现计及需求响应的电力系统短期负荷预测,建立了基于Spark平台和时钟频率驱动循环神经网络(CW-RNNs)的短期负荷预测方法。首先,在Spark平台上设置不同工作组将全部数据分割为多个子数据模块,通过并行化计算提高数据处理效率,进而基于需求响应技术对负荷曲线做出调整,计算得到用户预期收益和用户舒适度影响指标值;其次,采用离散小波变换将调整后的负荷曲线分解,得到一组高、低频信号;并采用偏最小二乘回归模型和CW-RNNs回归模型分别对低、高频信号进行训练学习;最后,将训练好的PLS模型和CW-RNNs模型通过加权平均得到最终组合预测模型(Spark-CW-RNNs)。通过实例计算验证算法的准确性和有效性,结果表明:Spark-CW-RNNs模型比其他单一模型的预测误差更小、预测精度更高,模型具有有效性和可行性。 相似文献
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电动汽车充电站大规模的接入电网,将会对当地配电网造成显著影响。因此,对配电网进行科学合理的规划应当充分考虑电动汽车充电站的接入问题。首先,考虑电动汽车充电站的选址和规模,从成本最小化的角度出发,建立配电网网架规划的目标函数。其中成本最小化要计及配电网投资成本、充电站投资和运营成本及功率损耗成本。其次,提出了一种新的量子极限学习果蝇优化算法(QEFOA),以提高果蝇算法(FOA)的优化能力。最后,通过算例分析验证所提出的配电网规划方法以及QEFOA的有效性。结果表明,所提出的配电网规划方法能够有效降低规划成本;同时与FOA等传统算法相比,QEFOA的收敛速度更快,搜索能力更强。 相似文献
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区块链技术作为新兴分布式数据库技术,在能源领域有巨大的应用潜力。多微电网系统作为能源互联网的重要组成部分,研究多微电网系统中多主体的竞争博弈对能源互联网技术的发展具有重要的意义。在综合分析微电网运营商、大用户以及分布式聚合商市场主体需求及收益等因素的基础上,构建了基于区块链技术的多微电网系统竞争博弈模型;针对这一复杂多目标优化问题,提出了采用改进蚁群优化算法(IACO)进行求解。对所构建的竞争博弈模型及求解算法进行了仿真分析,仿真结果表明,基于所提模型得到的各时段最优电价策略可有效地平衡市场各主体的效益,从而实现多方共赢和协调发展;结果验证了IACO在求解基于区块链技术多目标优化问题时的适应性和有效性。 相似文献
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加速度传感器的实测信号中含有噪声干扰和零点漂移现象,影响数据的判读和有效信息提取,需要进行去噪和去零漂处理,针对小波软、硬阈值去噪方法的优缺点?提出了一个新的阈值函数,以3σ准则为基础。将阈值函数划分由以往的两段改为三段,同时给出了新的阈值选取方案,使用Blocks信号和HeaviSine信号进行验证,证明该阈值函数克服了硬阈值处理方法的不连续性及软阈值函数有恒定偏差的缺点,能够保留较多有用信号,有更好的去噪效果,将其应用于爆炸分离试验实测的冲击加速度数据处理中,以冲击响应谱和速度积分为标准,验证了其在实测冲击加速度信号处理中的可行性。 相似文献
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变电站选址作为电网规划的关键核心,对于实现电力低碳化发展具有重要意义。一方面在低碳背景下对变电站选址常规指标的低碳衡量因素进行扩展,另一方面从变电站的建设与运行2个阶段进行深入挖掘,提出低碳效用指标,构建包含电网架构、基础设施、自然环境、社会因素、经济效益以及低碳效用6个方面的低碳背景下变电站选址评价指标体系。并运用AHP-熵权法组合赋权的模糊综合评价模型对某110 kV变电站选址进行方案比选。有效解决了变电站选址过程的模糊性以及评价指标权重计算的单一性。结果表明了低碳背景下变电站选址评价体系的合理性与实用性。 相似文献
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