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电力系统动态安全域的LS-SVM在线拟合法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于支持向量机的电力系统动态安全域在线拟合方法。支持向量机在解决非线性有限样本和高维识别方面有明显优势,但标准支持向量机在学习时需要求解复杂的二次规划问题,耗时较多。为此采用最小二乘支持向量机的二值分类算法,构造了二类和三类分类器对运行点的稳定状态进行判断,以最小二乘线性系统代替二次规划方法的标准支持向量机进行模式识别和函数估计,解决了大样本数据建模和运算速度慢的问题。同时采用回归算法构造稳定裕度拟合器,对系统既定故障下运行点的临界切除时间进行在线拟合并计算出稳定裕度。最后以EPRI-36节点模型为算例进行仿真计算,仿真结果表明该方法避免“维灾难”问题的同时,能更好地拟合动态安全域的边界,且进一步证明了该方法的有效性和准确性。 相似文献
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为快速准确定位电力系统强迫功率振荡扰动源,提出强迫振荡平均耗散功率分布的同心松弛规律.在强迫振荡等幅振荡阶段,将系统中的频率偏差和功率偏差用相量表示.通过相量运算,推导了耗散能量分布的2条准则:节点注入平均耗散功率和为0,支路首末端平均耗散功率近似相等.再考虑电网相对于故障所具有的放射式结构,得出了平均耗散功率分布的同心松弛规律.10机39节点仿真验证了这一规律.同心松弛规律将有助于制.定大电网强迫振荡扰动源快速定位策略,避免对扰动源的误判. 相似文献
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针对现有水质预测模型对水质多步预测大多采用向量输出的预测模式,忽略了时序预测的输出之间存在的时序联系,导致水质多步预测性能较差的问题,采用小波分解(WD)分解水质数据来提取隐藏的水质特征,然后基于分解所得的序列,建立以长短时记忆(LSTM)网络作为编码器和解码器的序列到序列(Seq2Seq)的预测模型,以期望解决时序预测的输出序列之间存在的依赖性问题。采用珠江流域老口站的溶解氧数据验证模型进行7日预测的效果,实验结果表明,LSTM模型处理该问题的能力要强于传统的MLP及SVR模型,而在LSTM模型的基础上构成的WD-Seq2Seq模型的预测效果进一步提升,溶解氧的7日预测平均MAE仅有0.147 1,7日预测平均MSE仅有0.041 2,7日预测平均RMSE仅有0.197 3,水质类别的7日预测平均准确率达到93.26%。 相似文献
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对居住区景观规划设计的思考 总被引:2,自引:0,他引:2
指出大规模的标准化和模块化的建设使得曾经变化万千的居住区变得整齐划一,失去特点,通过对这种现象的分析,旨在引起人们的关注,合理利用现代文明,留住丰富的地域文化,留住文化的“根”。 相似文献
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BP人工神经网络负荷预测模型的L-M训练算法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据电力系统短期负荷预测的需要,用C 开发了单隐含层BP人工神经网络程序。程序用Levenberg-Marquardt训练算法实现神经网络训练,大大提高了训练速度。采用24个单输出人工神经网络模型分别预测每天的整点负荷。该预测模型可动态生成,提高了预测模型的自适应性。实际算例结果表明,采用该算法及其程序进行短期负荷预测,可得到令人满意的训练速度及预测精度。 相似文献
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为准确分析出电力系统发生强迫振荡后系统各机组的特性,从而进行扰动源准确定位。提出研究出各扰动源机组、扰动源区域内外各机组母线频率变化时空特性。通过等效模型推导出频率增量中各振荡分量初始相位的差别决定了各机组频率增量在扰动开始后第一次到达振荡极值的时间差别,而扰动源机组总是第一个到达扰动后的初次振荡极值,区域内外机组与其到达极值的时间差由区域内与区域间振荡频率的初始相位差和频率本身大小决定。实际电网仿真结果表明利用频率时空变化特性能够有效分析强迫振荡并实现扰动源定位。 相似文献
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2001年《南京市老城环境整治工作方案》将珠江路列入全市重点整治的五条特色街之一,2005年该项目按计划,依照规划实施,在改造规划中,不仅考虑交通功能的提高,也注重了景观功能的提升,值得在其他道路改造时借鉴。1沿革与发展珠江路位于南京中心城区——玄武区,20世纪80年代之前,它是一条极为普通的东西向道路。这条并不长也不宽阔 相似文献
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针对交直流系统区间低频振荡问题,尤其是广域测量系统引入的时滞影响问题,利用递归最小二乘法在线辨识区间振荡主导模态,在直流附加控制抑制低频振荡机理的基础上,通过在线计算利用交流联络线功率信号进行阻尼控制的滞后相位与时变时滞造成低频振荡模态信号的滞后相位,将时域信号转化为二维旋转坐标体系中的向量信号,经过参考坐标体系的角度旋转,分别进行阻尼与时滞滞后相角的自适应补偿,结合增益放大,通过时域反变换后可得到最终补偿后的直流附加控制量。8机36节点系统仿真表明,所提设计方法能够消除时变时滞的影响,有效阻尼系统低频振荡,并且具有鲁棒性,适合在线应用。 相似文献
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