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以云南省漫湾水电站历史径流状况为研究对象,运用三层前馈反向传播神经网络模型对径流进行中长期预报。为解决神经网络预报模型结构难以确定的问题,尝试在预报过程中通过改变该网络模型的结构并对得到的结果进行比较,从而找到适合该径流序列的最佳神经网络模型结构。实际应用表明,使用该结构的模型在实际预报过程中取得了良好的效果。 相似文献
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针对目前无资料流域洪水预报方法存在的不足,提出了参数分解法,即利用武江流域控制站犁市水文站1980~1996年43场降雨径流资料作为模型参数率定资料,分别率定武江流域大、中洪水的新安江洪水预报模型参数,并以1997~2004年16场降雨径流资料进行检验,在模拟和检验达到较好的结果后,再利用参数分解法推求武江流域内田头水子流域大、中洪水的新安江洪水预报模型参数,并利用田头水59场降雨洪水实测资料对模型进行验证。结果表明,利用该方法建立的田头水子流域洪水预报模型预报大、中洪水的验证精度均达到乙级以上标准。 相似文献
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为进一步降低中期径流预报信息受降雨不确定性和模型误差等因素的影响,采用贝叶斯预报处理器(BPF)对径流自身和预报过程的不确定性进行耦合,建立中期径流概率预报模型,对中期径流预报的不确定性进行描述。首先将Box-Cox正态变换引入BPF模型,建立基于Box-Cox变换的BPF模型;然后采用逐次优化算法(POA)对各时段的变换系数进行优化,并基于优化后的变换系数建立新的BPF模型;最后对变换系数优化前和优化后建立的BPF模型预报结果进行对比分析。实例应用表明,基于Box-Cox变换的BPF模型可较好地描述预报信息不确定性;变换系数经POA优化后,可进一步提高BPF模型的预报精度。研究成果可为中长期径流预报提供参考。 相似文献
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基于主成分分析和BP神经网络的赣江流域中长期径流预报 总被引:1,自引:0,他引:1
针对赣江流域开展水量调度对中长期径流预报的迫切需求,在分析赣江流域径流特性的基础上,以降雨、径流等常规因子和130项大气环流指数等相关因子为预报因子,分别构建基于相关系数法、逐步回归方法、主成分分析法三种因子筛选方法的BP神经网络中长期径流预报模型。研究结果表明,主成分分析方法筛选的预报因子可较好描述未来径流的变化趋势,所构建的基于主成分分析的BP神经网络中长期径流预报模型在率定期和检验期的合格率均满足规范对作业预报模型的精度要求,可作为赣江流域中长期径流预报的支撑模型。研究成果为赣江流域开展水资源优化配置和水量调度提供了依据。 相似文献
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考虑到数值天气预报网格点位置和系统误差对短期风电功率预测精度的影响,提出一种基于奇异值分解与卡尔曼滤波修正多位置数值天气预报的短期风电功率预测模型。首先通过奇异值分解对多位置数值天气预报数据进行特征提取与降维处理;然后使用卡尔曼滤波方法修正数值天气预报风速数据,降低数值天气预报的系统误差;最后基于极端随机森林算法,利用修正的数值天气预报数据搭建短期风电功率预测模型。通过对某风电场进行仿真,并与单位置、未降维、未修正模型比较,结果表明降维修正模型的预测效果最好,平均误差和均方根误差分别为7.94%和9.96%。 相似文献
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For state‐of‐charge (SOC) estimation, the resistance deterioration and continuous capacity loss can lead to erroneous estimation results. In this paper, an SOC estimator of lithium‐ion battery based on the fractional‐order model and adaptive dual Kalman filtering algorithm is proposed first. Then, to improve the accuracy of SOC estimation considering capacity loss, the particle filter algorithm is applied to update capacity online in real time. Then, an SOC estimation method is proposed considering battery capacity loss. The simulation results show that the accuracy of battery capacity prediction based on particle filter is high under the condition of capacity loss. 相似文献
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电力系统中的信号往往含有各种噪声、谐波、间谐波的干扰,严重影响了相量测量的精度。对此,在复数扩展卡尔曼滤波(ECKF)的基础上,运用改进的量子粒子群优化(IQPSO)算法改进滤波迭代过程中的量测噪声协方差矩阵和模型噪声协方差矩阵,并测量电力信号的幅值、频率和相角。对各种非平稳正弦信号的仿真结果表明,相较修正的复数扩展卡尔曼滤波(RECKF)算法,IQPSO-ECKF算法提高了复数扩展卡尔曼滤波的相量测量精度和收敛速度。研究成果丰富了电力系统信号测量的内容。 相似文献
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电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键问题,对电池的可靠性和安全性至关重要。由于多数情况下建立的电池模型精度不够高、电池系统的噪声统计是未知的或不准确的,这都会对锂离子电池系统的SOC估计会产生较大影响。本文采用二阶RC等效模型,可减小电池模型带来的误差;同时结合SageHusa滤波算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法提出了一种新的SOC估计方法,基于噪声统计估计器的自适应无迹卡尔曼(AUKF)滤波算法,它可以对系统噪声进行实时修正以提高SOC的估算精度。并通过比较AUKF和UKF来验证SOC估计方法的准确性和有效性。实验结果表明,AUKF具有更高的SOC估计精度和自适应能力,在脉冲放电工况和动态工况下的估计精度均能保持在4.68%以内,可以有效地估计电池的SOC值。 相似文献
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提出了一种基于调制分量的低阶卡尔曼滤波模型.实时检测电能质量短时扰动。该方法将三相电压信号的αβ变换结果分解为基波信号和调制信号.提取调制信号的两个特征分量作为新的状态变量,避免了单独设置各次谐波为状态变量,降低模型阶次并提高暂态响应速度。根据暂态时滤波误差发生突变的特征,提出误差比阈值法判断暂态过程的起止时间。通过自适应修正系统噪声方差阵Q.降低模型误差并有效抑制滤波发散现象。Matlab仿真结果表明所提方法比普通卡尔曼滤波和低通滤波器具有更高的稳态精度和更快的暂态响应速度。 相似文献
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为了解决标准Kalman滤波法不能很好处理大坝变形观测粗差与状态方程异常的问题,提出了采用基于M估计的抗差Kalman滤波算法,在最小二乘准则的基础上,通过调整观测值对状态估计的比例权重,可得到模型参数的稳健估计,给出了其滤波准则及递推公式,并根据预测残差调节增益矩阵的大小,尽可能地削弱监测噪声和动态噪声里粗差的影响,让系统处于比较稳定的状态。实例应用结果表明,该算法不仅可提高滤波精度,且能很好地控制观测异常和动态扰动异常对监测的影响。 相似文献