SVM与Fourier算法在电网短期负荷预测中的应用

将Fourier(傅立叶)算法与SVM(支持向量机)共同引入电网短期负荷预测。对于波动性较大的负荷,Fourier算法用于滤除高次谐波分量。SVM用于对滤除了高次分量的数据进行统计学习,它首先筛选与预测点相关的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数进行求解。编制了相应的软件,对某实际电网进行了短期负荷预测,取得了理想的结果。     

SVM与Fourier算法在电网短期负荷预测中的应用

将Fourier(傅立叶)算法与SVM(支持向量机)共同引入电网短期负荷预测.对于波动性较大的负荷,Fourier算法用于滤除高次谐波分量.SVM用于对滤除了高次分量的数据进行统计学习,它首先筛选与预测点相关的历史数据构成训练样本,再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数进行求解.编制了相应的软件,对某实际电网进行了短期负荷预测,取得了理想的结果.     

考虑气象因素的SVM方法在短期电力负荷预测中的应用

介绍了支持向量机(SVM)方法及其在短期电力负荷预测中的应用.结合地区实际,在算法中考虑相应的气象因素,该算法具有收敛速度快、全局最优等优点.预测算例表明,考虑气象因素的SVM方法可提高预测精度.     

相关向量机及其在变压器故障诊断中的应用

分析并用典型数据分类算例验证相关向量机(RVM)在分类性能方面优于支持向量机(SVM),在此基础上以标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,采用二叉树的分类方法建立基于RVM的变压器故障诊断模型。实例分析表明,同基于SVM的故障诊断方法相比,该方法可以取得与其相当甚至更优的故障诊断正确率,相关向量个数明显少于支持向量个数,诊断速度显著提高。     

一种基于布尔核SVM的人脸识别策略

针对人脸识别问题,给出基于布尔核的SVM识别策略,该策略首先应用K-L变换对人脸图像进行特征参数的提取,然后将提取出的特征进行0-1化处理,用于构造基于布尔核的SVM。在标准人脸库ORL上的试验结果表明,基于布尔核函数的SVM在分类准确率上明显高于传统PCA算法,同时,也优于线性SVM。     

基于改进的SVM的电能质量复合扰动分类

本文利用支持向量机对电能质量复合扰动进行分类,解决其多重分类问题,为了提高其整体分类的准确率,对支持向量机中的核函数进行了改进。考虑到特征向量在核函数中心位置的聚集程度会影响支持向量的数目,本文在核函数中引进一个径向宽度因子和一个幅值调节因子,从而解决传统核函数存在的问题,减少支持向量数目,降低计算复杂度。将改进后的算法应用到电能质量复合扰动分类中,验证所提方法对于电能质量复合扰动分类不仅具有可行性,并且有较高的分类准确率。从仿真实验结果可以看出,改进的方法对常见的7种单一电能质量扰动信号和5种电能质量复合扰动信号能够进行分类,相对原算法提高了分类准确率。     

神经网络和支持向量机在短期负荷预测中的应用

本文在分析了支持向量机基本原理的基础上,对支持向量机采用回归算法,建立了相应的预测模型,和改进的BP神经网络进行比较,并做了实例分析比较,证明了基于支持向量机回归算法预测模型的优越性。     

基于RBF核函数的SVM方法在短期电力负荷预测中的应用

介绍了支持向量机(SVM)方法及其在电力系统短期负荷预测中的应用。SVM以统计学习理论为理论基础,采用结构最小化(SRM)原则,具有收敛速度快、全局最优等优点。选取RBF函数作为核函数,实际算例表明,预测精度优于时间序列及BP神经网络等方法。     

多类分类SVM在电能质量扰动识别中的应用

结合傅里叶变换良好的幅频特性、小波变换良好的时频特性和支持向量机优秀的统计学习能力,采用多类分类支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。对电压骤升、电压骤降、电压中断、谐波、电压波动、暂态振荡、瞬时脉冲、频率偏差等八种常见电能质量扰动进行数学建模,利用傅里叶变换和小波变换对产生的样本波形进行特征提取,将特征量输入到osu_svm进行电能质量扰动多类分类。算例表明该方案具有识别正确率高,训练样本数少,训练时间短,实时性好,对噪声不敏感等优点,是电能质量扰动识别的有效方法。     

多类分类SVM在电能质量扰动识别中的应用

结合傅里叶变换良好的幅频特性、小波变换良好的时频特性和支持向量机优秀的统计学习能力,采用多类分类支持向量机进行电能质量扰动的分类识别.对电压骤升、电压骤降、电压中断、谐波、电压波动、暂态振荡、瞬时脉冲、频率偏差等八种常见电能质量扰动进行数学建模,利用傅里叶变换和小波变换对产生的样本波形进行特征提取,将特征量输入到osu_svm进行电能质量扰动多类分类.算例表明该方案具有识别正确率高,训练样本数少,训练时间短,实时性好,对噪声不敏感等优点,是电能质量扰动识别的有效方法.     

新型舍弃不平衡矢量的5电平SVM策略

调制策略和直流电容电压均衡策略是5电平NPC变流器的研究重点及难点。针对5电平NPC变流器,推导了其电容电流模型,分析了功率因数和开关状态对直流电容电压波动的影响,在此基础上提出了一种新型舍弃不平衡矢量SVM策略。该新型调制策略不存在重合区域,实现简单,且能在整个调制比区域(0msv≤1)内控制变流器直流电容电压的平衡。仿真和实验验证了提出方法的正确性和有效性。     

基于支持向量机的铝板表面缺陷检测分类

论述了基于机器视觉的铝板表面缺陷检测方法,提取7种铝板表面缺陷的多种特征值作为训练数据进行学习。介绍了支持向量机的原理和核函数的选择,在VC环境中构建支持向量机分类模型,用该模型对铝板表面缺陷进行分类标识,最后对支持向量机分类器的分类准确性、稳健性作出评价。     

一种特种车辆用升压变换电源的研制

以实际工程为应用背景,应用先进的高频功率变换技术,研制出满足某型特种车辆使用要求的升压变换器。该变换器采用推挽式主电路拓扑结构和带逐脉冲比较控制的三闭环结构,通过优化电路参数,改进变压器绕制工艺和系统布局等技术措施,解决了变换器存在的偏磁和关断尖峰大等实际问题。此外,升压变换电源采用了模块化设计和冗余配置,有效地提高了系统可靠性。经实车使用证明,该装置具有体积小、重量轻、可靠和效率高等特点。     

电动车用铅酸蓄电池

描述了电动车用铅蓄电池的开发动态,认为双极性密封铅蓄电池和水平铅蓄电池县有比能量高和快速充电的特点,是很适合用于电动车的电池。为适应电动车快速充电的要求,应当改进电池结构设计,尽量降低电池内阻;同时采用脉冲充电技术或智能化充电技术,使电池在达到析气电压前充入更多的电量。     

氢氧火焰切割技术在板坯连铸机上的应用

0引言 氢氧火焰切割技术是一种新型的连铸坯切割技术,它节能环保的特点正好弥补了目前连铸机较常采用的煤气火焰切割的缺陷,为提高连铸坯质量,改善连铸机运行平稳性创造了良好的条件.     

特种车辆用三相中频电源

目前,某型特种车辆中三相400 Hz中频电源仍采用电动机-发电机模式,具有体积和重量大、噪声大、效率低的缺陷.这里采用高频功率变换技术成功研制了一台200 W/36 V三相中频电源,其主电路采用两级功率变换方式,首先通过推挽正激电路将车辆直流24 V转换为较高的电压,再通过三相H桥逆变电路和二阶LC滤波电路得到所需的三相36 V交流线电压.理论分析和试验表明,设计的中频电源具有体积小、重量轻、无噪声、效率高的优点.     

储能薄膜电容器在电动汽车上的应用研究

针对目前电动汽车存在的初始成本高和一次充电的续驶里程短等问题,常采用电容器作为辅助能源来均衡负载并迅速吸收再生制动能量。与目前电动汽车使用的超级电容器相比,薄膜电容器单体工作电压高,不需要进行充放电均衡控制,具有结构简单、成本低、抗振性好、无极性等优点,因此有广阔的应用前景。薄膜电容器样机系统的性能试验和道路试验结果表明:薄膜电容器系统可以作用电动汽车快速吸收制动再生能量和大功率放电的辅助动力源使用,但需要进一步解决薄膜电容器系统的能量密度小、自放电能量损失较大的问题,方能真正进入实用化阶段。     

新能源汽车灌封电机温度特性研究

新能源汽车用电机对大小及质量的要求严格,具有功率密度高、质量轻、体积小、内部结构紧凑等特点,故不可避免会产生较大的散热压力,因此带水套的液冷电机成为主流形式。如何建立电机内部与壳体之间高效的导热通道,是限制电机性能的重要问题之一。运用电机灌封技术在定子槽内绕组以及端部绕组处填充热导率相对较高的灌封胶,以提高绕组的导热效率。利用流体仿真的方法对灌封后的电机流场以及温度场进行研究,与未灌封电机对比,利用现有的试验平台,对仿真结果进行验证。结果表明:电机灌封后有效的改善了端部绕组以及槽内绕组的散热条件,降低了端部与槽内的温度梯度,电机绕组的最高温度下降了22 K,效果较为显著。     

高效电机用硅钢片探讨

通过对电机用硅钢片电磁性能的对比分析,对高效电机硅钢片的选择和应用进行了研究探讨,并通过试验及数据的分析,提出了高效电机用硅钢片的选择原则,为高效电机铁心材料的选择提供了参考。     

车牌识别系统的设计与实现

针对某市电子警察的需要设计了车牌识别系统。本方案选用的是基于小波变换的车牌定位和基于改进的BP神经网络的字符识别。用该方法构造的车牌识别系统识别率高、识别速度快、车牌定位准确，在实际运用中取得了良好的运行效果。