神经网络自适应模糊控制在电力负荷预测中的应用

为了能够及时准确地进行电力系统短负荷的预测,采用了将神经网络和自适应模糊控制相结合的预测方法。首先通过神经网络进行负荷预测,然后将自适应模糊控制用于预测结果在线修正中。通过实验,证明了该方法的可行性。     

回归算法在电力负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是电力系统部门安排机组启停、制定购电计划的基础。并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。本文分别用线性回归、支持向量回归、序列最小优化、改进的序列最小优化四种方法对某省负荷数据进行了实验对比分析。结果表明序列最小优化算法比线性回归、支持向量回归算法具有更好的适应性和预测精度。经改进后该算法的预测精度进一步提高。     

信息论与数据挖掘在电力负荷预测中的应用

介绍了信息论和数据挖掘技术的基本概念,分析了电力负荷预测的现状和存在的问题,提出信息论和数据挖掘在电力负荷预测中应用的必要性和可能的应用层面。     

电力负荷预测方法在配网规划中的应用

电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量（功率）的预测和未来用电量（能量）的预测。负荷预测的目的是提高电网运行的安全性和经济性。改善输送电能的质量。同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平。确定各规划年用电负荷构成。通过对海盐县电力负荷预测，对预测方法及其在配电网规划的应用进行初步探讨。     

地区电网电力负荷预测分析

电力系统的用电负荷,主要是指电力系统具备的能满足用户用电量需求的发电能力,电力负荷预测是电网规划中的基础工作,是制定电力发展规划的重要依据,是电力系统经济调度中的一项重要内容。现首先对地区电网电力负荷预测的分类和影响因素进行了说明,然后对A地区电网负荷预测进行了详细的分析。     

高阶灰色预测模型在短期电力负荷预测中的应用研究

考虑到电力负荷的指数性增长和周期性变化的特点,基于灰色预测理论,建立了三阶电力负荷短期预测模型,给出了电力系统短期负荷预测的主要步骤。通过算例分析,验证了该方法的有效性。     

BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用

针对电力负荷短期预测问题,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法,在建立具体模型时,对于24点负荷预测,采用24个单输出的神经网络来分别预测每天的整点负荷值,具有网络结构较小,训练时间短的优点,考虑了不同小时类型的负荷差异,具有较高的预测精度.分析了如何采用BP多层感知器的隐层数及隐层单元数.最后对四川省电力公司某区一条线路的供电负荷进行短期负荷预测仿真,仿真结果表明其具有较好的预测精度.     

混沌预测模型改进及在电力日负荷预测中的应用

针对电力日负荷预测中基于最大Lyapunov指数的传统混沌预测模型的缺陷,提出以下改进思想:采用微分熵法同时确定嵌入维数和延迟时间,改善相空间重构质量的同时,有效减少计算量;引入夹角参数,在与中心点距离最短的点中,筛选夹角最小的点作为最终邻近点;基于相似性原理,引入取舍规则,使得计算结果唯一确定。本文方法解决了传统预测模型计算量大、运算速度慢、预测精度不高以及正负号选取等问题。通过对典型混沌系统数值验证和某地区实际电力负荷系统的预测分析证明了本文方法的可靠性和高效性,为电力日负荷预测提供了一种新的有效途径。     

基于改进的灰色理论在中长期电力负荷预测中的应用

面对中长期电力负荷预测“小样本”、“少信息”、“非线性”等特点[1],灰色预测模型在电力负荷预测中起决定性的作用。该文论述了基本GM（1,1）模型、一次平滑法的GM（1,1）模型。针对以上两种模型的缺点和不足,通过对初始数据的二次平滑处理,又提出了改进的灰色预测模型---二次平滑法的GM（1,1）模型。通过算例检验与典型的实例研究上述3种灰色模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明,和前面两种预测模型相比较,二次平滑法的GM（1,1）模型在电力系统电量的实际预测中更精确,误差更小。     

灰色系统理论在负荷预测中运用综述

灰色理论广泛运用在负荷预测中。该文分析了灰色预测模型,指出模型存在的缺陷,并对负荷预测应用中的传统灰色预测模型的改进方法进行分类介绍,同时对灰色负荷预测技术的发展趋势进行展望。     

专家系统在发酵过程生物量智能检测中的应用

发酵过程是一个机理复杂的生化反应过程,对于其中无法在线检测而又起着关键作用的生物量参数,软测量技术是很好的解决途径.在生物量软测量建模的过程中,由于发酵过程分类繁杂,机理模型众多,因此适合用人工智能.专家系统来解决这类问题.本文给出了应用于发酵过程软测量混合模型划分的专家系统的结构,阐述了该专家系统知识库和推理机的构建,该系统为发酵过程软测量混合模型的划分提供了一种新的途径.     

机械设计专家系统中设计方案的评价与决策子系统的研究

评价与决策是机械设计专家系统的重要组成部分。提出建立集评价、决策及反馈于一体的机械设计专家系统中设计方案的评价与决策子系统。详细阐述了该评价与决策子系统的基本结构、功能及各部分关键技术。     

电力系统短期负荷预测中小波函数的选择

针对应用小波分析进行电力系统短期负荷预测中小波函数的选择问题,以dbN小波系作为变换工具,通过最大李氏指数检测,比较了不同N所产生的预测精度,确定了一种db小波函数为短期负荷预测的核心变换工具。研究结果表明,采用db4作为短期负荷预测的小波函数,预测的结果具有较高的精度。     

基于自组织特征映射的连续多日负荷预测方法研究

针对影响连续多日每日最大负荷的因素较多且构成复杂,连续多日负荷预测方法少难度大、含节假日的连续多日负荷预测精度低等问题,分析了近几年工作日电力负荷数据特点,研究了自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOM)聚类算法并将其用于负荷数据的预处理,研究了节假日负荷的特性,总结了其负荷变化规律并加以区分预测,提出了一种基于自组织特征映射神经网络的连续多日负荷预测新方法。该方法区分普通工作日与节假日,普通工作日采用自组织特征映射神经网络聚类方法对日最大负荷进行特征提取,建立了以周期特征相似的历史数据作为训练样本的神经网络模型,节假日设定假日影响因子单独预测。运用某市近年的负荷数据进行预测,算例结果显示综合预测误差为3.21%,表明该方法预测精度完全满足实际需求,为连续多日最大负荷预测提供了一种可行的方法。     

哈尔滨机场雷暴分析预报系统的研发及应用

利用现有气象设备,采用多种高级编程语言,研就开发了哈尔滨机场雷暴分析预报系统.该系统利用现有气象信息网资源,实现初始数据自动读取和综合分析处理;采用相似分析技术,实现雷暴天气形势的自动相似判别;利用天气学方法和数理统计方法,建立集成分析预报模式,实现0～24 h雷暴概率短期预报;基于天气雷达回波,采用交叉相关算法,实现0～1 h强对流临近预报预警.     

实时专家系统在全自主足球机器人动态避障中的应用

本文在深入研究动态变化环境中全自主足球机器人避障问题的基础上,介绍了实时专家系统在全自主足球机器人动态避障中的应用及实现,以及专家系统对足球机器人避障问题进行分析和描述,通过系统具有实时的对障碍进行判断,产生决策给足球机器人,从而达到避障的目的。     

基于故障树的电动公交车故障诊断专家系统

在故障树分析的基础上,建立电动公交车的故障诊断专家系统,用户通过人机界面提供故障征兆,专家系统利用知识库中存储的知识(包括规则和故障知识),按一定的推理策略逐步求解问题,推理结果再通过人机界面显示给用户.另外,系统还添加解释机制,对规则、故障树以及推理的过程和各中间结果进行必要的解释.用户rl-'~断知识库进行完善、更新也通过人机界面进行.