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对电能损耗进行预测的过程中,传统的预测方法,由于影响电能损耗的因素之间具有非常复杂的非线性与强相关性,导致很难得到高精度的预测结果。提出一种基于大数据分析的电能损耗预测模型,建立电能损耗预测单元模型,分析发电器模型、变电器模型和输电器模型建立的过程,引入灰色综合关联度对大数据进行分析,对各个组成区域序列累加得到整体区域电能损耗情况,并进行微分处理,通过GM(1,1)的转换实现对整体电能损耗预测模型的构建。仿真实验结果表明,所提模型具有较高的预测精度,能够很好地避免非线性因素对模型的干扰,为电力企业制定合理的电能损耗计划提供可靠依据。 相似文献
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直流脉动电源对电容器脉动充电,在该电容器由同一起点被充电到相同电压值时,若其脉宽周期比越小,则直流脉动电源所消耗的电能越小.因为具有相同电压的电容器的输出电能是一样的,所以该电容器的输出电能最终会大于输入电能,实现电能的倍增. 相似文献
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针对煤矿井下电能的采集与管理存在的不足,设计了基于51单片机的智能电表系统。该设计采用ADE7755电能测量芯片和STC89C52微控制器,对矿井下各用电设备所消耗的电能进行采集、处理、存储等操作。通过RS-485分布式通信网络连接到地面监控系统,实现对井下设备的远程监控与管理。实践证明,该设计具有稳定性好、精度高、传输速度快等特点。 相似文献
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电能质量问题日益严重,实现稳态电能指标的预测对于保障供电质量有重大意义。以某低电压台区监测点为研究对象,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)特征优选和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的电能质量稳态指标预测方法。根据监测点的环境因素、动态电能数据以及电能质量指标的历史数据等多维度特征进行标准化处理,通过RF算法实现特征选择后,进一步将优选特征输入到神经网络,并结合PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,构建神经网络预测模型。将该方法结合实例与传统神经网络进行对比试验,结果表明,所提预测方法的MAPE均低于3%,预测效果较传统神经网络更佳。 相似文献
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随着电网现代化的不断发展,人们对电力与安全可靠性和电能质量上的要求正在逐渐增加,而电力传输中的可持续发展也成为了世界各国所关注的焦点、在这种情况下,以现代信息技术为支撑的智能电网,通过智能化的控制有效的实现了电能的互补、互助、对应和精确供给,促使电能的利用效率和安全水平都得到了大幅度的提高。基于此,文章从智能配电网的性能特点出发,对智能配电网中关键技术的应用进行分析和总结。 相似文献
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通过使用有源滤波器谐波质量设备,并配合使用高级电能质量管理装置,实现了非线性负载设备的监测、分析与电能质量改善。所以,电能质量需要多维度、多个指标综合才能评判,本文主要论述电能质量的指标体系、监测法以及目前较为常用的电能质量改善技术的应用,如有源滤波器等。 相似文献
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