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为提高非平稳性电力负荷的预测精度以及充分挖掘历史负荷数据的时序特征,本文提出了基于注意力(Attention)机制和经验模态分解(EMD)以及门控循环神经网络(GRU)组合的负荷预测方法.首先使用EMD对原始负荷数据进行EMD分解,继而得到有限个具有本征模态函数(IMF)的分量;然后考虑到各分量间的相关性,使用多层GR... 相似文献
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针对耦合电感型Zeta变换器的开环频率特性复杂导致的控制器设计困难的问题,文中提出了变换器参数的优化方法。该方法通过调整变换器的电路参数,进而调整变换器幅频特性中的高频谐振峰与谐振谷的位置,使得峰谷之间相互削弱,把相频特性曲线上超过180°部分最大程度减小到180°以内,消除了输出电压响应中的高频振荡成分,降低了变换器从控制变量到输出电压之间的频率特性的复杂程度。测试结果表明,通过该方法进行参数优化后,控制变量到输出电压之间的幅频特性接近二阶系统的幅频特性,相频特性上的相位滞后小于180°。在采用相同控制器的条件下,与优化前相比较,利用文中方法提高了控制器的带宽,改善了系统的输出电压的动态响应,增强了闭环系统的稳定性,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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