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1.
互联网发展的日益繁盛与广泛应用,给人们的生活、工作带来无限便捷与高速。因此,在互联网的影响下信息化彰显出其独特的魅力与优势,而信息化建设与实施便在各个领域应运而生。将信息化有效实施于企业实际工作中,便会为传统的工作方式提供一种畅通、高速、化繁为简的工作平台,进而必将对企业运营效率产生深远的影响。 相似文献
2.
通过无功补偿可以优化交直流混联配电网的电压分布,减少网络损耗,增大电网安全裕度,提高供电可靠性.在此背景下,为实现交直流混联配电网无功功率的定向补偿,直观地刻画系统的电压薄弱点,提出基于灵敏度分析的交直流混联配电网无功补偿方法.首先基于交替迭代法进行交直流混联配电网潮流计算,以获取潮流收敛后的雅克比矩阵,据此计算节点电压变化关于无功注入的灵敏度,选择灵敏度最大点作为无功补偿接入点;然后以系统低功率因数为目标,确定接入点的无功补偿容量;最后对某11节点系统进行算例分析,计算结果与和声算法相比,该方法计算耗时更短,补偿效果更优.分析结果表明该方法能以最小的补偿容量最大程度地提升系统电压水平,有效降低系统网损. 相似文献
3.
为提高分布式能源系统(DES)经济性及运行效率,提出基于智能负荷控制的DES调控策略。首先,基于智能电表的测量数据,采用监督学习技术训练神经网络,构建智能负荷神经网络模型计算住宅可控有功功率;其次,考虑智能负荷与DES之间的互动关系,结合DES各设备运行及互补特性,构建智能分布式能源管理系统模型,分析其可控负荷的调度策略,并给出求解流程,利用IEEE-6节点系统进行算例分析。结果表明,DES总运行成本将随着需求响应控制的加强而降低,考虑智能负荷参与能源系统互动,可有效改善系统负荷曲线,减少切负荷现象,促进风电、光伏清洁能源的消纳。 相似文献
4.
5.
针对传统点预测模型出现的不稳定性问题,提出基于模糊信息粒化的电力系统中光伏出力预测模型。首先运用W. Pedrycz的模糊粒化方法,确定其基本思想,并对数据预测的序列进行模糊信息粒化处理;其次采用最小二乘支持向量机法,通过非线性映射构建最佳的线性回归函数;最后根据非线性惯性权值对自适应粒子群算法参数进行优化,并构建基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的光伏出力预测功率波动模型。为进一步提升模型稳定性,使用EEMD将光伏数据分解成多个等同的子序列,对波动性较强序列的识别分组粒化,以获得精准预测值。实验结果表明,所提模型能够解决部分随机性与波动性问题,提高整体稳定性,且百分比误差率较小,可广泛应用在现实生活中。 相似文献
6.
针对配电网项目的建设效果,建立了一套科学完备的后评价指标体系;基于BP人工神经网络,建立了具有L个隐含层节点、3层网络的配电网项目建设效果后评价模型,以配电网建设成效指标数据为样本作为输入即可得到建设效果的评价结果.以某省县域配电网为例,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练与检验,结果表明所建立的BP神经网络模型对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;应用该模型测试样本得出的评价结果与模糊综合评价结果基本一致,表明所述方法是准确与可行的. 相似文献
7.
8.
9.
10.
针对目前现代配电网缺乏成熟度量化评价的问题,研究了适用于现代配电网发展成熟度评价的评价指标体系及评价方法。选取2014年已有的评价指标数据和2020年规划评价指标数据作为及格线和满分线,通过一次曲线拟合得到给定样本各项评价指标的分数,并在各项评价指标本身统计学特征参数—标准差和特征值的基础上得到各自可反映各项评价指标价值的变异系数。借助变异系数计算将各个指标赋予相应的权重,保证了评价的客观性。在此基础上运用逼近理想解法计算得出每个样本与正负理想样本之间的距离,借助相对接近度的计算可以直观地体现各地区的排名。以某省5个地区配电网为算例,验证了评价体系能正确客观的评价现代配电网的发展水平,证明了评价体系对于提高配电网的电能质量和提高整体运行水平有着重要意义。 相似文献