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基于VMD与PSO优化深度信念网络的短期负荷预测 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高短期负荷预测精度,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数,对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。电力系统负荷预测建模过程中,选取有效的输入变量是提高预测精度技术措施之一,该文采用互信息度量影响因素与输出变量间的相关性,可选取出对负荷影响较大的输入变量集合。传统的神经网络负荷预测模型难以训练多层网络,从而影响其预测精度。而深度信念网络(deep belief network,DBN)采用非监督贪心逐层训练算法构成多隐含层感知器结构,在回归预测分析中展现出优良的性能,已成为深度学习领域研究热点。因此,该文借助DBN算法对每个模态函数建立预测模型,提高了预测精度。由于DBN网络权值的随机初始化,使得目标函数在学习训练过程中容易陷入局部最优,采用改进粒子群算法优化网络权值,增强了DBN预测性能。最后,算例测试表明该文模型的有效性。 相似文献
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采用计算机集群的多进程并行计算技术解决日前调度计划96时段静态安全校核。通过计算机集群中管理进程和计算进程的协同工作,实现计算进程对96时段计算资源的优化并行计算。多个实际电网算例的测试结果表明,基于多进程并行计算的日前调度计划安全校核技术可以有效地提高计算速度,在实际工程应用中有重要意义。 相似文献
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以容桂水道与顺德支流交汇河段为例,对1999—2017年河段深泓平面、垂向变化、典型横断面变化、河相关系及冲淤变化进行了深入分析,并对河床演变影响因素及趋势进行了预测,为珠江三角洲网河区典型交汇河段特征因素的演变特点及规律提供了参考依据。主要结论为:(1)容桂水道与顺德支流交汇河段河道堤防逐步完成达标加固,岸滩趋于稳定。(2)顺德支流和容桂水道交汇前河道深泓线平面均整体偏向右岸,交汇口以下容桂水道河段深泓线整体居中,深泓平面和垂向整体变化不大。(3)交汇河段各横断面主槽形态基本稳定,深槽平面位置和河床高程自然调整。(4)交汇河段河宽总体相对稳定,交汇口上游顺德支流整体略有淤积,容桂水道主槽略有冲刷,汇流后容桂水道下游略有淤积,年均冲刷厚度约为0.34 cm,河道容积变化较小,总体冲刷强度相对不大。 相似文献
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