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以负荷密度为突破口,提出了一种新的配电变压器型式及容量选择思路,并系统地归纳了配电变压器选择问题的数学模型及相应的选择方法。其中特别引入了潜在损失费用、区域形状系数等概念,进一步完善了数学模型。该方法简单实用,过程清晰明了,通过实际算例验证了该方法的有效性。同时还利用该方法系统分析了负荷特性及相关参数在配电变压器选择问题上所起的重要影响。 相似文献
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针对目前在电力负荷分类中应用较多的模糊C均值聚类算法(FCM)的不足之处,提出了一种基于减法聚类改进的算法(SUB-FCM)。该算法运用减法聚类来初始化聚类中心矩阵,解决了FCM算法随机初始化的问题,且提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优解。由实验算例分析发现,该算法还能加快收敛速度,且收敛效果也较好,能有效应用于电力负荷分类。 相似文献
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基于OS-ELM和Bootstrap方法的超短期风电功率预测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快速预测。随后,采用计算机自助(Bootstrap)法构造伪样本,给出了预测功率的置信区间评估。实例和研究结果表明,该预测方法与反向传播(BP)网络、支持向量机(SVM)方法相比,在计算时间上更能满足在线应用需求,而且预测精度相当,有较好的应用前景。 相似文献
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配电网具有闭环设计、开环运行的特点.提出了一种新的使用PSO加速寻优的遗传算法用于配电网重构,以减少网损.在重构优化过程中,采用了高频变异和消亡算子,能有效维持种群的多样性,避免算法早熟收敛.同时利用PSO更新个体的速度和位置,提高了收敛速度.对69节点系统重构,研究结果表明提出的算法具有较高的计算效率. 相似文献
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针对发电商在电力市场中的自调度计划问题,对模型中节点边际电价的不确定性进行了研究。提出了基于矩不确定分布鲁棒优化方法(DRO-MU),用于解决含不确定节点边际电价的发电自调度问题。建立了以收益最大为目标的发电自调度模型,构建了LMPs的不确定集合,在该不确定集合下将发电自调度模型转化为DRO-MU模型,再通过拉格朗日对偶原理将模型转化为一个确定性的半正定规划进行了求解。研究结果表明,随着不确定集范围的增大,发电公司收益减少;与确定性调度计划计算结果相比,DRO-MU模型收益少,但方案安全性更高、鲁棒性更强。 相似文献
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针对电网规划所面临的多部门、多层级的低效收资,设计并编程实现了基于CIM的电网规划管理决策辅助系统。该系统以基于CIM模型的数据库设计为底层基础,构建的数据库定期由GIS系统、EMS系统和外部导入进行更新,实现数据共享。功能层面主要分为评估分析模块、规划研究模块以及数据发布模块。评估分析模块主要支持对现状电网供电能力和运行水平的评估工作;规划研究模块主要支持规划设计中的辅助决策工作和规划评价工作;数据发布模块主要支持上述两个模块中数据的发布查询功能。以某地区局部电网为例,验证了该系统的高效实用性以及对电网规划工作良好的指导意义。 相似文献