基于相似日负荷修正算法的短期负荷预测

为实现准确、快速预测电力系统短期负荷的目的,综合考虑气象、日类型和时间对负荷的影响,提出了基于相似日负荷修正算法的预测模型.首先建立相似度量化模型,具体用灰色关联分析法计算气象相似度,兼顾"近大远小"和"周期性"原则来量化时间相似度,二者乘积作为总体相似度,依此选取若干相似日;然后基于"日类型"和"时间跨度"修正相似日负荷;最后用加权平均法预测负荷.短期负荷预测的实例结果表明了该算法的可行性.     

基于现状负荷成熟度校验的负荷密度指标选取方法研究

传统的基于用地仿真法的空间负荷预测方法对各种环境因素的考虑并不完善,而且对于这些环境因素,评价的指标越多,模糊规则也就越多、越复杂,已经不能够满足电力规划实际需求。本文提出了一种规范化的可以直接考虑各种实际地块建设状态要素的饱和负荷密度指标选取新方法。该方法提出了“负荷成熟度”、“负荷达成率”及“建成投产率”的概念,考虑城市发展和改造的不确定性,把区域负荷指标与区域发展定位及市政建设进度情况相结合,指标选取紧密关联现状实际情况。据此,进一步形成负荷指标的评价优选模型,以模型方法对城市地块饱和负荷指标值进行迭代计算,并对异常指标进行负荷指标修正,最终得到最符合全区实际发展远景的饱和负荷预测指标值。     

基于循环平稳特性的心音信号噪声评价指标

采用计算机来分析心音信号引起了越来越多的研究人员的关注,但是,心音信号在采集过程中常常会受到各种噪声的干扰,如何评价心音信号受噪声影响的程度就成为一个重要的问题。提出了一种基于循环平稳特性的心音信号噪声评价指标--质量因子,它能够准确地、定量地评估心音信号的噪声情况,即质量因子越大,信号受噪声的影响越小。如果实际采集的心音信号比较长,那么计算整个信号的质量因子,把质量因子最大的那一段心音信号取出来进行处理,这样可以大大减少去除噪声等预处理过程,节省了计算量和时间。所提出来的质量因子,对于正常和异常心音信号都适用,计算机完全可以自动计算,无需人工干预。     

负荷动态特性及模型对分析电压稳定性影响的综述

本文在综合了大量文献的基础上通过对电压稳定概念与失稳机理的深入了解,阐述了负荷动态特性与电压稳定性关系的机理。重点论述了负荷模型的分类以及对分析电压稳定性的影响。     

调节阀流量特性的软件修正

介绍了调节阀流量特性的软件修正的基本原理,给出了调节阀从固有的流量特性修正到期望特性的计算公式。通过编制软件实现后,能使同一台调节阀拥有多种流量特性,从而简化了阀芯的加工和在控制对象不同时均有良好的调节品质。     

基于低秩模型的电力能源大数据异常修正方法研究

传统的电力能源大数据异常修正方法存在搜索次数过多问题,会造成异常数据辨识结果异常、修正结果不准确.为此,引入低秩模型,改善以上问题.采用低秩模型处理电力能源数据样本,去除样本数据噪声;在离线模式下,通过训练支持向量机对数据样本进行聚类;在联机模式下,利用滑动窗口辨识异常数据;针对单个或多个不相关的异常数据,依据基尔霍夫...     

基于马尔科夫修正的灰色时间序列电力负荷预测方法

不断改进电力负荷预测技术,探索精度更高的预测模型,是当前电力体制改革大背景下一个具有巨大现实意义的的课题.针对电力负荷具有趋势性、季节性、周期性和随机性等特性,该文采用传统的灰色GM(1,1)模型和时间序列(Time-Series Analysis)相结合的方法,首先用灰色模型拟合电力负荷的非线性增长趋势,再用时间序列...     

复杂静态负荷特性支持向量机模型的研究

随着电力系统的不断发展,传统的静态模型已经很难描述现代电力负荷的静特性,需要有新的模型形式.该文采用的支持向量机模型,基于有限样本训练就能获得良好的泛化能力,有可能成为电力负荷建模的新方法.该文研究了基于支持向量机回归理论的静态电力负荷建模方法,利用Matlab软件和仿真数据进行支持向量机静态模型的辨识,验证了支持向量机负荷建模的可行性与有效性.     

二维弹道修正弹静态侧向气动特性仿真研究

为研究差动舵位于攻角平面内时旋转稳定二维弹道修正弹的侧向气动特性,基于雷诺平均Navier-Stokes方程,采用有限体积法、SLAU2计算格式和标准可压SA-noft2湍流模型,建立了一套数值计算方法,并通过M910子母弹对方法进行了验证.通过对不同攻角下"+"形修正组件布局的二维修正弹进行仿真,得到了侧向气动力和力矩随攻角的变化关系,分析了修正组件对局部流动和弹丸表面压力系数分布的影响规律.结果表明,在有攻角的情况下,差动舵能使空气产生侧滑角的效果,形成侧向效应,侧向力和力矩随攻角呈线性关系.静态侧向力矩与动态侧向力矩量级相,方向由迎风区鸭舵造成的偏流所主导.     

负荷特性对电力系统电压稳定性的影响

本文通过MATLAB仿真平台构建的电力系统负荷模型,研究不同扰动状态对电力系统电压稳定性的影响,在所得结果的基础上,分析电压失稳、电压崩溃与负荷失稳之间的联系。小扰动状态下电压稳定性测试结果：当感应电动机负荷运行电压低于极限电压值时,对电压稳定性的影响较大,甚至会导致电力系统的崩溃;大扰动状态下电压稳定性测试结果为：当故障切除时间未超过0.4 s时,电力系统的电压处在稳定状态。由此可见,需要使负荷电压高于极限电压值且及时消除故障,才能让电力系统的电压处于稳定阶段,否则会出现电压失衡的情况。     

基于协整分析与误差修正模型的经济增长与能源消费关系的研究

选取1985年～2011年的数据,通过对内蒙古经济与能源消费的分析,运用协整检验、建立模型、Granger因果关系检验方法确定国民经济增长与能源消费的关系,得出分析结论：短期内能源消费与经济增长之间存在单向作用关系,长期来看,能源消费与经济增长存在相互作用的关系。结合分析结论并针对内蒙古的实际情况提出相应建议。     

基于改进型k-means算法的变电站电力负荷特性分析

电力负荷具有复杂性、分散性以及时变性等特点,变电站负荷特性分类能够为典型变电站的负荷建模提供依据.其中大数据分析及聚类分析方法在电力负荷特性分析中发挥了重要作用.论文对比了各类聚类分析方法,针对k-means算法对于孤立数据(离群点)敏感等缺点,考虑到变电站负荷数据的分散性,提出一种改进型k-means算法.该算法首先...     

基于不同优化算法的厂级负荷分配研究

提高机组的经济性,降低成本,是火电厂实行"竞价上网"所面临的迫切任务,所以在电厂各发电机组间实行机组负荷优化分配,提高运行效率,降低生产成本意义重大。本文根据现场机组煤耗数据采用多项式拟合的方法求取了机组煤耗特性曲线二次关系式,建立了负荷优化分配模型,考虑了机组优化分配问题中的各种约束条件,进而利用MATLAB优化工具箱对算例进行优化运算。最后将基于动态规划法与等微增率法的两种负荷优化分配方案进行了分析比较,指出了两种方案的优缺点与适用条件。     

基于数据挖掘的日负荷曲线预测与修正

分析了传统负荷预测方法的缺点,提出了一种基于数据挖掘技术的负荷预测方法.利用决策树算法进行负荷预测,根据预测结果找出负荷不正常点.依靠关联规则算法,对不正常负荷进行修正,从而使预测结果更加精确.     

基于IPSO算法的短期电力负荷预测模型研究

为有效减小短期电力负荷预测的预测误差,提高预测精度、缩短预测时间,应用改进粒子群优化(IPSO)算法建立了1种短期电力负荷预测模型。通过水平方向和垂直方向的平滑修正,对历史数据的异常负荷点进行识别并修正。利用相同日期类型正常负荷,计算缺失数据填充值。采用模糊化处理,计算日期类型、温度、天气隶属度函数,对短期负荷变化因素进行量化处理。将历史数据的负荷值和量化值作为训练数据。为避免粒子群优化(PSO)算法陷入局部最优,采用IPSO算法找到全局最优解,建立了短期负荷预测模型,实现了短期电力负荷预测。试验结果表明,所设计模型预测结果在休息日和工作日的最大相对误差值、平均相对误差值分别为0.97%、0.53%和0.99%、0.65%,能够有效减小预测误差、提高预测精度、缩短预测时间。该研究为电力系统相关人员进行负荷预测提供了参考。     

考虑用户负荷特性的低频减载优化策略及实现方法研究

低频减载对于负荷调节的时效性以及准确性要求较高,在负荷削减的过程中存在欠切和过切的现象,同时负荷调节涉及的用户较多,给用户带来不便,负荷削减还会对设备的正常运行产生影响。针对上述问题,本文提出一种面向用户负荷特征的低频减载分层调节策略。该策略将负荷调节偏差最低、减载用户比例最小作为优化目标;通过设置高污染、高耗能等不同特征用户负荷的重要等级标签,以此调节参与负荷削减的用户比例,保障普通用户负荷的正常运行。此外本文设计了基于负荷控制单元的低频减载系统执行机构,通过预先向负荷控制单元下发调节策略,解决低频减载的时效性和准确性问题。本文通过仿真分析低频减载控制策略的合理性,实现了平均每轮0.87%的较低调控误差,每轮参与负荷削减用户的比例平均值为45%,满足了监测更靠前、切荷更及时、管控更精准的预期目标。