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1.
采用面积灰关联决策的高斯过程回归概率短期负荷预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为克服概率负荷预测各评价指标相互冲突,难以确定最优预测模型难题,提出采用面积灰关联决策的高斯过程回归(GPR)概率短期负荷预测新方法。首先,构建综合评价指标集合,全面评估基于不同协方差函数的GPR模型预测效果,得到综合评价矩阵。然后,采用熵权法对各指标客观赋权,并在此基础上,使用面积灰关联决策对各模型排序,确定最优GPR概率预测模型。最终,以该模型开展概率预测。实验表明,相较传统距离灰关联决策,面积灰关联决策更明确地分辨方案间差异,结论更可靠。最优GPR模型在保证确定性预测精度的同时,相较预测误差分布特性统计法,准确刻画了负荷的波动性,预测区间更加精确可靠,区间上限明显更低,有助于为决策提供更多有效信息。  相似文献   
2.
为提高电能质量复合扰动识别能力,提出一种采用多分辨率广义S变换(multiresolution generalized S-transform,GST)的扰动识别方法.首先,将信号频谱分为低频、中频、高频3个频域,分别设定窗宽调整因子,使其在各个频域具有不同的时-频分辨率,满足不同扰动信号识别要求.并针对高频振荡识别问题,设计基于基频傅里叶谱特征的自适应窗宽调整方法.在此基础上,提取6种特征用于构建决策树.最后,提出最小分类损失原则,确定决策树节点分类阈值,设计扰动分类器.仿真与实测信号实验证明,新方法能够准确识别含5种复合扰动在内的13种扰动.相较于S变换、广义S变换和Hyperbolic S变换,新方法具有更好的特征表现能力,分类效果好,抗噪声干扰能力强.  相似文献   
3.
采用改进多分辨率快速S变换的电能质量扰动识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
噪声干扰是影响电能质量暂态扰动识别准确率的最重要因素。经过S变换后获得的扰动信号的模时–频矩阵具有灰度图像特点。因此,可通过二维数学形态学方法,滤除噪声干扰,获得更高的识别准确率。首先,针对扰动信号时–频分布特点,设计具有不同时–频分辨率的多分辨率快速S变换方法以降低运算量、提高特征表现能力;之后,在阈值滤波基础上,根据信号时–频分布特点,选择线段型、零角度结构元进行灰度级形态学开运算,进一步滤除高频频域噪声;最后,从原始信号、信号傅里叶谱、多分辨率快速S变换模矩阵中提取5种特征建立决策树分类器,识别含噪声信号与6种复合扰动信号在内的12种电能质量信号。通过仿真对比实验发现,新方法具有更好的抗噪能力,更加适用于低信噪比环境下的电能质量信号识别。  相似文献   
4.
针对噪声成分严重影响电能质量扰动信号分析的问题,引入基于时—频分割的图像平滑改进全局阈值的方法开展电能质量信号降噪。通过时—频分割,降低对信号整体采用统一阈值降噪导致的高频域微弱扰动成分损失缺陷。首先,通过S变换对电能质量信号进行时—频分析,根据不同扰动信号扰动成分时—频域分布特点,开展时—频分割;然后,利用图像平滑改进全局阈值降噪方法针对不同时—频区域计算最优阈值,开展去噪处理;最后,采用S变换逆变换对降噪后的信号进行波形还原。仿真试验表明,该方法有效降低了噪声干扰,且改善了采用单一阈值降噪导致的波形失真问题。  相似文献   
5.
超短期风速预测对保证风电并网运行可靠性和维持电力系统安全稳定具有重要的意义,针对风速预测中不同因素对风速影响程度不同的特点,本文提出一种基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测方法。首先,选取与风速相关的68种候选属性因素,分别计算其相对于风速序列的互信息值,根据互信息,衡量属性对风速的影响程度,并选择输入属性;然后,由互信息值计算属性权值;之后,采用加权处理后的属性值来训练极端学习机,构建风速预测模型;最后,采用新模型预测未来4h内风速。采用北纬39.91°、西经105.29°的美国风能技术中心的实测数据开展实验,实验结果表明,新方法具有良好的预测精度,能够满足实际风速预测需要。  相似文献   
6.
针对电能质量识别领域中,采用随机参数的支持向量机(SVM)分类器识别随机暂态扰动信号准确率低、优化耗时长等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化SVM识别电能质量暂态扰动(PQD)的新方法(GASVM)。首先,仿真生成具有随机噪声水平和扰动参数的9种PQD信号;接着,通过S变换,提取出6种信号特征构成输入特征向量,用于训练SVM分类器;再采用GA对SVM进行参数寻优,进而获得优化的GA-SVM分类器;最后,采用GA-SVM识别PQD信号。仿真对比试验表明,新方法能准确识别不同噪声环境下的9种PQD信号,分类准确率及优化所需时间均优于PSO优化SVM方法(PSO-SVM)。  相似文献   
7.
摘要: 太阳能辐照量是影响光伏发电的主要因素,准确的太阳能辐照量预测对于光伏发电具有重要的作用。为提高预测模型对环境因素的敏感性与预测精度,提出基于遗传算法(genetic algorithm,GA)改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的太阳辐照量预测方法。首先,选取与太阳能辐照量相关的候选属性因素,确定输入变量;其次,以2009年到2014年与待预测日相同日期前后15 d范围内数据为训练集;再次,采用GA优化ELM的隐含层输入权值及偏置向量;最后,采用优化后的GA-ELM模型,开展逐时太阳辐照预测模型。实测算例表明,相较ELM、BP神经网络,新方法具有更高的预测精度,能够适应外界气象条件突变情况下的辐照预测需要。  相似文献   
8.
目前神经网络已经成为解决非线性系统辨识问题的一类有效的方法,但是常用的多层感知器存在网络稳定性差、收敛速度慢的问题.在多层感知器和傅里叶级数基础上提出的傅里叶神经网络具有较好的泛化性、模式识别能力,但其学习算法主要采用最速下降法,易产生陷入局部极小,学习速度慢等问题.提出一种采用双折线步方法的傅里叶神经网络,避免了局部极小问题,且具有二阶收敛速度.通过相应的数值算例验证新算法的性能,并应用于非线性系统的识别问题中,其结果和几类经典的神经网络算法做了相应的对比和分析.  相似文献   
9.
设计一种基于T-S模型的循环流化床床温控制的三维模糊控制器,在制定模糊规则时参考PID参数的整定方法,将PID策略与模糊控制进行互补结合.仿真结果表明,该控制器具有较好的抗干扰能力以及鲁棒性,从控制精度上以及快速性上都比PID控制有了一定的提高.  相似文献   
10.
介绍了根据函授教学实际改进毕业设计指导的一些做法,对提高函授教学质量、培养学生的实践能力具有积极的意义。  相似文献   
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