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文化微粒群神经网络在用电量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
陈国初 《电力系统及其自动化学报》2011,23(2):31-37
为了提高传统神经网络在中长期用电量负荷预测中的速度和预测精度,将文化算法、微粒群算法融入神经网络中,设计了文化微粒神经网络模型;将该模型用于我国某地区中长期用电量预测建模,采用了滚动时间窗技术处理输入输出数据,进一步优化模型数据输入量.该方法综合了微粒群算法的全局寻优能力和文化算法的演化优势.通过与传统的灰色预测模型以... 相似文献
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传统的时间序列分析方法如统计和神经网络并不适用于复杂的非线性系统.为此,引入了支持向量回归(SVR)算法用以解决复杂时间序列的预测问题,在Matlab6.5环境下编程实现SVR算法,对汽轮机振动数据进行拟合和预测,并与神经网络方法进行比较.为了降低计算的复杂度,在SVR的基础上,采用光滑化算法,对汽轮机振动时间序列进行预测分析.仿真结果表明,光滑支持向量回归(SSVR)在预测性能方面明显优于神经网络.与SVR相比,SSVR具有更好的收敛速度和精度,适于进行复杂动态系统的时间序列分析. 相似文献
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《中国电机工程学报》2019,(15)
风向预测是提高风能转化率、保障偏航系统运行安全的基础。为了建立高精度风向预测算法,提出一种基于自校正小波长短时记忆网络(self-tuning wavelet long-short term memory neural network,SWLSTM)算法。首先,利用互信息法选取时间序列特征的长度;然后,经过小波分解进一步提取风向序列的时域信息和频域信息;在此基础上,选择长短时记忆递归神经网络(long-short term memory neural network,LSTM)进行建模;最后,设计误差自校正策略,进一步提升预测精度。为了验证该文算法的适应性与预测精度,选择风电场实际风向数据分别进行实验。实验结果表明,SWLSTM算法优于常见数据建模方法,风向预测误差小于1.73%,满足风电场的生产要求。 相似文献
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基于神经网络的中长期用电量预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群算法用于优化神经网络的权值和阈值,构成粒子群神经网络.将其应用于我国某地区中长期用电量预测建模,并采用滚动时间窗技术来处理用电量预测模型的输入输出数据.通过与实际数据对比,结果表明,采用滚动时间窗技术的粒子群神经网络用于该地区中长期用电量预测建模可行有效,模型预测结果满足要求. 相似文献
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实时电价是电力市场中的重要概念.为了研究实时电价所包含的丰富的经济信息以及适合实时电价在线快速计算的算法,基于最优潮流(OPF)实时电价模型采用原对偶内点算法求解,并讨论了向心参数的取值对该算法收敛性的影响.在此基础上引入预测校正环节,该方法能很好地协调解的最优性和可行性之间的关系,改善了算法的收敛性;采用IEEE14节点标准测试系统进行实时电价计算,对仿真结果的分析表明了相应不等式约束的Lagrangian乘子的值代表系统运行安全费用,预测校正法迭代次数少,收敛性好. 相似文献
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针对锂电池剩余容量预测精度无法满足当前工程应用的问题,结合双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)与滑动时间窗口(sliding time window,STW)算法的优点,提出一种电池剩余容量预测方法。首先分析BILSTM神经网络和STW算法原理,构建了BiLSTM-STW神经网络模型,采用自适应矩优化算法(adaptive moment estimation, Adam)对模型超参数进行优化,实现模型修正;然后选取美国国家航空航天局(National Aeronautics Space and Administration,NASA)埃姆斯研究中心锂电池数据,对数据进行处理并选取容量衰减特征数据作为神经网络的预测输入量;最后利用构建的神经网络对NASA锂电池数据集进行剩余容量预测实验。实验结果表明,所构建的神经网络模型能够精确预测锂电池的剩余容量,相比LSTM神经网络模型有更好的精确度。 相似文献
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基于PREISACH理论的电流互感器建模研究 总被引:6,自引:2,他引:6
提出了一种新型电流互感器(CT)数字化模型。该模型由CT电磁感应方程和基于Preisach理论的新型铁心磁化模型组成:基于Priesach理论的WIPING—OUT特性,提出了确定铁心运行所在磁化曲线的方法,并在新坐标系下分离Preisach函数的变量,得到了不同情况下铁心磁通密度的计算方法,由此建立了铁心磁化模型;提出了一种新的寻解算法,通过该算法将铁心磁化模型同CT电磁感应方程相耦合,建立了CT数字化模型。该模型只需极限磁滞回环下降支、一次电流和二次负荷等少量易被直接测得的参数,即可较准确地仿真铁心内部磁化过程,具有实现简便,仿真精度高等特点。采用文中CT模型对保护CT的饱和特性进行了仿真研究,仿真结果和实测数据的比较验证了模型的有效性。 相似文献
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基于CORBA的应用软件标准接口的研究 总被引:12,自引:2,他引:12
摘要:在电力行业中应用的各种自动化系统之间普遍存在着诸如电力系统建模、数据结构定义等方面的差别,因此,无论升级已有的系统还是进行相关系统的集成都是相当困难的。而IEC EMS-API标准的制订为解决这些问题提供了依据。根据EMS-API标准和CORBA(公共对象请求代理构架),说明了开发标准程序接口应用的具体方法;并且给出了为黑龙江电网能量管理系统中的潮流程序而建立的标准化的接口服务,测试结果表明文中方法可行有效。由于CORBA技术与EMS-API标准的结合,使得所开发的潮流应用具有了开放性。最后,讨论了EMS-API的不足之处。 相似文献
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行波保护中雷电干扰问题的对策 总被引:24,自引:6,他引:24
雷害是行波保护的主要干扰之一,线路遭受雷击但没有造成故障时行波保护可能会误动作。为此,该文在对雷电波的特点和雷击线路产生的后果进行详细分析的基础上,利用线路遭受雷击前后电流波形的特点提出了基于小波变换的雷击判据,该判据既可以直接利用电流全量实现,也可以利用故障电流分量实现。文中同时给出了利用小波变换提取判据中各电气量的计算方法。分析和仿真结果显示,雷击判据可以对雷击是否造成线路故障做出正确判断,并且不会影响其它线路故障的判别。因此雷击判据的应用将使行波保护的可靠性有较大提高。 相似文献
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基于BP神经网络算法对循环流化床(CFB)锅炉密相区高度检测进行了模拟研究。结果表明,当系统内气体介质光学厚度为38时,该算法的计算值与真实值非常接近;随着光学厚度的增加,计算误差也逐渐增大,当光学厚度达到75时,计算值与真实值相差较大,这是由于光学探测器(CCD)的检测精度降低所致。 相似文献
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基于免疫算法的机组负荷优化分配研究 总被引:16,自引:10,他引:16
文章提出应用新的智能算法一免疫算法解决负荷优化分配问题。在分析负荷分配的数学模型和免疫算法特点的基础上,详细研究了基于免疫算法的负荷优化分配方法。优化问题的解对应于免疫算法中的抗体,解的优劣通过结合力的计算来评价,具有最大结合力的抗体就是问题的优化解。文中还提出应用机组持续状态时间进行编码改进,可明显加快算法的搜索速度,免疫算法中特有的基于抗体浓度更新和抗体多样性也使得算法具有很好的收敛性和搜索性能。该算法通过10台机系统进行了验证,计算结果证明免疫算法与其它优化算法相比,能更快搜索到较优解,从而为机组负荷优化分配的求解提供新的有效算法。 相似文献
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本文引入了人工神经网络(海明网络),利用状态分类来解决变电站电压-无功功率双参数控制中的边界问题。 相似文献