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低压配电台区的拓扑关系信息对线损分析、窃电预警、故障定位以及优化运行等方面都具有重要意义.针对目前低压配电台区拓扑关系缺失或不准确问题,本文首先基于高级量测体系,建立了支持低压配电台区拓扑识别的系统架构.然后,提出了基于加权最小二乘的低压配电台区拓扑识别方法,该方法需要采集多时段的变压器低压拓展采集单元和用户侧智能电表的有功电流值,并根据电流值数据建立最小二乘法求解拓扑关系的矩阵方程,对时间较近的数据施加较大的权重,以达到能够尽早发现发生改变的拓扑关系的目的.最后,本文还提出了反映加权最小二乘法计算性能的拓扑改变发现率指标以及反映测量误差忍受限度的允许误差率指标,并在算例仿真中依据这些指标对本文所提识别方法进行了分析. 相似文献
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基于模块化回声状态网络的实时电力负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
电力负荷预测特别是实时电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统可靠、经济运行的基础。针对回声状态神经网络在实时负荷预测中存在易受噪声影响、鲁棒性不强、不稳定的问题,提出了将基于模块化回声状态网络的方法应用于实时电力负荷预测中。根据输入时序数据所引起的储蓄池内部状态的相似性对储蓄池空间进行模块划分,将此高维空间划分为多个子模块,针对每一个模块训练一个读出器,最后把各个模块的输出结果集成输出。利用模块化回声状态网络模型,对大客户的实时负荷数据进行预测,并与几种短期负荷预测模型进行精度和稳定性的对比实验,结果表明,模块化回声状态网络在实时负荷预测中既提高了预测精度,又增强了预测的稳定性和泛化性能。 相似文献
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