考虑气象因素的PCA-BP神经网络短期负荷预测

为有效提高电力系统短期负荷预测精度及效率,提出一种基于主成分分析的BP神经网络短期负荷预测优化算法。利用主成分分析法将多个原始变量降维成少数彼此独立的变量作为输入,并根据各主成分的贡献率来确定网络的结构,有效解决BP网络预测精度与效率不高问题。在考虑气象因素的影响下通过对某地区历史负荷数据进行训练仿真,平均预测精度接近98%,预测程序运行效率提高两倍以上,仿真结果表明,该模型在效率和预测精度方面优于BP神经网络模型。     

基于主成分与粒子群算法的LS-SVM短期负荷预测

短期电力负荷预测对电力系统安全经济运行和国民经济发展具有重要意义。最小二乘支持向量机(Least square support vector machines,LS-SVM)在解决小样本、非线性问题中表现出许多特有的优势,该方法已成功应用在负荷预测领域。本文提出了一种基于主成分分析的支持向量机预测模型,运用主成分分析对历史数据进行主成分提取,消除输入的训练数据本身存在着大量的噪声和冗余,从处理后的数据提取LSSVM的训练样本,并利用改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)以LSSVM中的参数作为粒子进行优化,进而提高训练速度和预测精度。最后,将该模型运用到短期电力负荷预测中,与经典的SVM和BP神经网络相比具有更好的泛化性能和预测精度。     

基于PCA与改进BP神经网络相结合的电网中长期负荷预测

本文在标准反向传播神经网络的基础上,提出一种结合主成分分析法和改进的误差反向传播神经网络的方法来对电网中长期的电力负荷进行预测。首先利用主成分分析法对电力负荷的影响因素进行特征提取,有效地降低数据样本的维度,消除数据的冗余和线性信息,保留主要成分作为模型的输入数据。然后在标准的神经网络的反向传播环节中引入动量项和陡度因子。两种方法的结合有效地解决了网络收敛速度慢和容易陷入局部最小值的问题。将此方法应用于济源市的中长期电力负荷预测,实验结果表明,基于主成分分析法与改进的反向传播神经网络相结合的方法比常用的标准的反向传播神经网络、基于多变量的时间序列网络及时间序列网络具有更高的计算效率和预测精度,证明提出的预测模型在电力负荷预测中是有效的。     

基于KPCA和BP神经网络的短期负荷预测

为了提高电力系统短期负荷预测的精度,文中提出了一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的负荷预测方法。影响负荷的因素作为神经网络的输入变量,太多输入变量会加大神经网络的训练负担,运用核主成分分析的方法对初始神经网络输入变量进行非线性降维,将降维后的数据作为神经网络新的输入变量,并对神经网络的训练算法进行改进,以加快收敛速度,最后在每一个时刻点上建立模型进行预测。采用文中提出的方法对甘肃某地区2014年的负荷进行预测,并与已有的BP神经网络方法和PCA-BP神经网络方法进行对比,结果表明该方法可提高负荷预测的精度。     

基于主成分分析的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型

提出了一种基于主成分分析(PCA)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测模型,模型中引入多元统计分析中的主戍分分析理论来解决输入变量的选择问题。该模型首先对样本的高维变量数据矩阵进行标准化处理,建立相关矩阵,计算特征值和特征向量,然后求取累计方差贡献率,并据此求取主成分作为最小二乘支持向量机的输入进行训练预测。主成分以较少的维数包含了原高维变量所携带的大部分信息,全面地考虑了影响负荷预测的各种因素,又避免了过多的输入导致的精度低、训练慢的不足。实例表明,所提方法可有效地消除众多影响因素间的相关性,减少输入变量个数,提高预测效率和精度。     

基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测EI北大核心CSCD

电力系统超短期负荷预测易受到气象、假日等多种因素共同作用的影响,因此,实现其精准预测较为困难。为提高预测精度,往往需要大量的历史数据进行训练。针对历史数据较少的新建初期电力系统,提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测方法。首先,将电力系统中电力负荷变量、气象变量等各种状态变量的延迟变量视为独立的影响因素,采用BP神经网络算法针对不同组延迟变量分别进行训练和预测,得到多个预测值。然后,采用核密度估计法拟合多个预测值形成分布的概率密度函数。最后,通过期望估计法或聚合估计法计算得出电力负荷的最终预测值。选取实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法适用于训练数据较少的超短期负荷预测,且相较于几种常规预测算法具有更高的预测精度以及较强的稳定性。     

基于PAM和ELM的电力短期负荷预测相似日选取算法

为提高电力短期负荷预测的精度和算法计算速度,提出了一种基于PAM聚类和ELM极限学习机的电力短期负荷预测算法。通过对历史短期数据的聚类分析,对不同类别提取特征变量。再以极限学习机算法对待测日的特征进行模式识别找出相似日,以相似日的特征变量为依据分别求取每个相似日的权重,累加求和作为负荷的预测值。将预测值与实际值进行比对,结果表明该算法精度和效率均优于传统的前馈神经网络算法。     

基于改进回归法的电力负荷预测

提出了一种基于改进回归法的电力负荷预测方法,在对历史数据进行分析和参数估计的基础上,先用岭回归法剔除奇异值,再用主成分回归法提取影响负荷的主要因素,得出模型的解析形式。针对实际系统的应用验证了该方法不仅适用于短期负荷预测,也适用于超短期负荷预测。此外建立了一些特定因素的模糊函数,在超短期负荷预测过程中采用了聚类分析法提取负荷相似日。通过不同的简化,该方法可蜕化为传统的Kalman预测、相似日预测和神经网络预测,是一种比较全面的负荷预测方法,可得出高精度的预测结果。     

基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测

电力系统超短期负荷预测易受到气象、假日等多种因素共同作用的影响,因此,实现其精准预测较为困难。为提高预测精度,往往需要大量的历史数据进行训练。针对历史数据较少的新建初期电力系统,提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测方法。首先,将电力系统中电力负荷变量、气象变量等各种状态变量的延迟变量视为独立的影响因素,采用BP神经网络算法针对不同组延迟变量分别进行训练和预测,得到多个预测值。然后,采用核密度估计法拟合多个预测值形成分布的概率密度函数。最后,通过期望估计法或聚合估计法计算得出电力负荷的最终预测值。选取实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法适用于训练数据较少的超短期负荷预测,且相较于几种常规预测算法具有更高的预测精度以及较强的稳定性。     

基于简化维纳滤波算法的电网日负荷预测方法

针对某市的电力负荷的结构和特性,提出了一种基于维纳滤波的短期电力负荷预测算法。预测模型分为两个部分：固有模型和趋势模型。利用维纳滤波滤除历史信号里的噪声成分,从而建立预测曲线的基本形状,即固有模型。然后以固有模型为标准考察历史数据中负荷曲线的变化情况,可得到趋势模型。由此可建立适用于桌市的日负荷预测模型,之后使用MATLAB编程实现预测的程序流程。在实际应用中证明,该负荷预测方法具有提高负荷预测工作效率和预测精度的效果。     

小功率金卤灯再启动特性机理的探讨

利用专门设计的金卤灯再启动特性测试仪记录了金卤灯再启动特性的若干典型曲线，对某些异常特性的发生机理进行了分析，找到了它们与金卤灯内在质量的联系，研究表明通过测量金卤灯的再启动特性可以方便地诊断金卤灯的内在质量。     

Some aspects of technology of use of electrical objects on the basis of methods of short-term forecasting of technical condition

Some aspects of the technology of using electrical equipment on the basis of statistical (stochastic) methods for short-term forecasting are considered. The experimental (calculating) part includes construction and testing of specific forecasting models in order to ground their further application.     

用相似理论设计确定系列电机的主要性能参数

以系列电冰箱（柜）用压缩机的电动机为例,详细介绍利用基本相似理论设计,确定系列电动机主要性能参数及尺寸的方法和步骤,并介绍优先数及其在设计中的应用,解决如何将基本相似理论运用到系列电机设计中的难题,为工程技术人员指明了一条简便,快捷的设计途径,亦为推广应用基本相似理论提供了一个范例。     

加快黄河北干流梯级开发的思考

根据规划在黄河北干流上布置万家寨、龙口、天桥、碛口、古贤、甘泽坡6座水利枢纽工程。北干梯级开发可有效控制和管理黄河的水沙关系、洪水;改善生态环境,使水资源得到合理利用;向华北电网提供大量电力,对秦晋2省工农业、通航和旅游等具有促进作用,并带动地方经济的发展。     

重庆城市照明发展问题研究

城市夜间形象塑造是全国许多城市建设的一个热点,文章结合重庆城市照明发展现状,对重庆城市夜间形象效果、存在的问题,建议等方面作了介绍。     

水口水电厂机组顶盖排水控制系统改造

简述了水口水电厂机组顶盖排水控制系统改造的必要性,介绍了系统改造方案,指出了系统调试的注意事项,提出了系统改进建议。     

一种考虑了负荷特性的企业电网潮流算法

大型企业电网的负荷特性主要表现为感应电动机群特性,为了改进现在常用的电力系统潮流算法中用恒功率模型来表征节点负荷,不能满足工程精度要求的问题,提出了在对企业电网负荷节点电动机群进行等效变换后,引入负荷特性的潮流计算的思路,在此基础上进行了理论推导,并经过现场实测数据,进行了仿真。仿真结果表明,负荷特性的潮流计算方法符合企业工程精度要求,可以达到提升业电网潮流计算结果在精确度、实用度等方面的要求,具有一定的理论和工程意义。     

变电站隔离闸刀触头的检修方法

电网运行中GW4、GW5、GW7等型隔离闸刀触头容易发热,影响变电设备的操作和安全运行;通过分析闸刀触头发热的原因,找出处理发热的办法,以解决触头发热的问题,促进电网安全生产和稳定运行。     

动态信号分析仪示值误差测量结果的不确定度评定

介绍了用直接测量法评价动态信号分析仪的频谱幅值和频率指标时,测量结果的不确定度分析和评定过程.讨论了影响频谱幅值示值误差和频率示值误差的测量不确定度的几个主要来源.通过实例,给出了频谱幅值示值误差和频率示值误差的不确定度分析和评定结果.