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"电磁兼容技术"是理论性和工程实践性均较强的一门课程。针对传统教学模式存在的问题,笔者结合自己的科研经验开展了案例导入式教学法的尝试,依据教学进度,精心选择案例,让学生参与进来,从而实现了理论和实践相结合,取得了良好的教学效果。 相似文献
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粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法 总被引:11,自引:3,他引:8
电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Sysrem,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所在.作者通过粗糙集理论中的信息熵概念对解决这一问题进行了尝试,选取与待预测量相关性大的参数作为输入.所构造ANFIS系统是基于数据进行建模并进行参数辨识的,这样有效地避免了模糊推理系统(Fuzzy Inference System,FIS)中人为主观因素对预测的负面影响,客观地反映了相关变量与负荷值之间的复杂关系.用该方法与常用BP神经网络及常用FIS分别对重庆市某区进行了一周的日负荷预测,通过对实例的对比分析表明了该方法具有较好的收敛性和预测精度. 相似文献
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配电网供电恢复的混沌免疫算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为在配电网供电恢复的方案计算中提高获得最优解的概率并加快算法的收敛速度,分析混沌优化算法和免疫算法原理的基础上,提出了一种混沌免疫算法。该算法融合了混沌优化算法的全局搜索和人工免疫算法的局域搜索能力的特点,在优化过程中采用人工免疫算法代替混沌优化算法中的"细搜索",同时用混沌优化算法中的"粗搜索"来初始化免疫算法中的初始抗体。实例分析表明,该算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,避免了不成熟收敛,有效地提高了供电恢复的速度和精度。 相似文献
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电力短期负荷的多变量时间序列线性回归预测方法研究 总被引:19,自引:3,他引:19
根据单变量时间序列的相空间重构思想,提出了一种电力短期负荷的多变量时间序列相空间重构方案,同时针对每一分量时间序列采用互信息法进行最佳延迟时间的选择,最优嵌入维数则采用最小预测误差法进行确定。根据相点间的欧氏距离和关联度,提出了最近邻域点的优化选择方法,建立了多变量时间序列的一阶局域线性预测模型。通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于多变量时间序列的负荷预测方法与单变量负荷预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预测效果。 相似文献
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