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短期电力负荷预测是电力系统合理调度与安全稳定运行的基础。为提高电力负荷预测精度,提出一种基于t分布邻域嵌入(t-SNE)算法和双向门控循环单元(Bi-GRU)网络的短期电力负荷预测方法。该方法首先通过多标签处理将电力负荷时序数据转换成高维时间戳数据,进而在维持数据信息完整性的前提下通过t-SNE算法对其降维,并结合实时电价数据,基于Bi-GRU网络学习时间戳数据、实时电价数据及实时负荷数据之间的非线性特性,最后经全连接输出层聚合相关信息给出预测结果。基于新加坡地区电力基准数据集进行试验,对比分析所建模型TSNE-BiGRU与基准模型Bi-GRU及GRU的预测性能。试验结果表明所建模型TSNE-BiGRU具有良好的鲁棒性,能有效提高短期电力负荷的预测精度。其平均百分比误差值为0.49%,相较Bi-GRU与GRU,分别降低了23.44%与32.88%;其平均绝对误差值为30.58,相较两基准模型分别降低了22.19%与32.84%;其均方根误差值为39.40,相较两基准模型分别降低了17.16%与27.88%。 相似文献
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反激变换器具有可靠性高、输入输出电气隔离、无需输出滤波电感、易于多路输出等优点。因此,广泛应用于中小功率开关电源中。本文介绍了反激变换器中RCD的箝位技术和RCD缓冲电路的实现原理,研究了两者各自的设计方法及性能特点,最后以实例分析说明了RCD网络在反激变换器中的运用。 相似文献
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三相四线制系统中南于零线的存在,所用的有源电力滤波器因零线电流补偿方法的不同而产生出不同的主电路结构形式和控制方法。本文讨论了在三相四线制系统中有源滤波器的不同结构形式的工作原理及控制方法。 相似文献
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