基于序列分解的母线负荷降噪预测方法

新型电力系统背景下,分布式电源和用户侧行为的多样性使母线负荷稳定性不足,对负荷短期预测提出了新的挑战。为此,提出一种基于序列分解的母线负荷降噪预测方法,将变分模态分解方法的构造与分解规则应用到母线负荷序列分解中,针对序列分解后的余项,利用局部加权回归方法进行平滑处理,实现母线负荷降噪预测。基于某地区母线负荷有功功率实测数据,构建循环神经网络对降噪后的母线负荷进行预测,结果表明该方法能够去除母线负荷序列噪声,序列趋于光滑且保留了原始母线负荷序列的特征,具有优良的预测曲线和精确的预测结果。     

基于仿射传播聚类的概率分布室内定位算法

随着定位技术的快速发展,基于无线局域网的室内定位成为新的研究热点。本文提出了一种基于近邻传播聚类的概率分布无线局域网(WLAN)室内定位算法。与传统室内定位算法相比,该算法首先引入近邻传播聚类缩小参考点搜索空间,然后利用概率分布定位算法进行精确定位。仿射传播聚类可以有效减少概率分布定位算法的计算量,应用于系统后将有效降低系统复杂度。实验结果表明,本文所提算法具有更好的定位精度,可实现对WLAN室内定位目标的快速、可靠定位。     

溶剂热法合成Li3V2(PO4)3的形貌及粒径控制研究

Li_3V_2(PO_4)_3因其突出的理论比容量和较高的工作电压,被认为是极具应用潜力的新一代锂离子电池正极材料之一。本实验以Li OH,NH_4H_2PO_4和NH_4VO_3为反应原料,通过溶剂热法合成Li_3V_2(PO_4)_3(LVP)正极材料。探讨了原料的添加顺序,溶剂的种类和比例,反应温度以及保温时间对LVP形貌和粒径的影响。利用扫描电镜观察其形貌和粒径,采用X射线衍射仪表征其晶体结构。实验结果表明:所用溶剂对LVP材料的结构和形貌有显著影响。当选择乙二醇与水混合物(EG∶H_2O=1∶1)作溶剂,在200℃下反应6 h时,可获得粒径小而均匀的LVP微球。     

基于VMD和贝叶斯优化LSTM的母线负荷预测方法

新型电力系统背景下,为提升母线负荷预测的精确性与稳定性,针对母线负荷噪声,提出一种考虑变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）降噪优化和长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）的母线负荷预测方法。通过VMD将母线负荷分解为多个平稳的固有模态函数余项,将其分解项去除噪声后进行重组,达到降噪优化效果;对降噪后的母线负荷序列构建基于LSTM的时序预测模型,利用贝叶斯优化方法对网络初始超参数进行优化,以提高时序预测模型的精度。算例研究结果表明：利用VMD对母线负荷进行降噪优化后再进行预测,有利于预测结果更加稳定,且贝叶斯优化寻参解决了因初始参数设置不当而使预测结果精度不高的问题。该文方法可运用于母线短期负荷预测,并为电网调度运行提供了决策依据。