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1.
负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55%.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度. 相似文献
2.
以豆制品加工废水为底物,以活性炭为微生物支撑材料,建立中温两相厌氧上流式污泥床反应器(UASB)系统,来考察系统产氢产甲烷运行性能.运行结果表明,产氢相和产甲烷相分别在有机负荷(OLR) 28 g COD/(L·d)和7. 2 g COD/(L·d)下,可得到最大产氢率和产甲烷率分别为(6. 6±0. 16) L/(L·d)和(2. 33±0. 17) L/(L·d).通过两相厌氧发酵,系统能量回收率可由产氢相的16. 4%提高至76. 2%. 相似文献
3.
本文根据国内外空调冷凝水回收利用领域的专利技术,对本领域的专利申请进行统计分析,着重介绍了本领域国内外的专利申请年度分布趋势、主要技术来源国及本领域的重要申请人,为空调冷凝水回收利用的进一步研究提供思路。 相似文献
4.
5.
为研究混合通风建筑内人员的空调使用行为对建筑能耗的影响,对夏热冬冷地区以老年人为主的住宅空调系统及室内环境进行为期一年的连续监测,收集了气象参数、空调使用率、开启时间、室内的设定温度等数据. 分析表明:夏季和冬季在客厅、餐厅以及主卧开启空调的时间均有所不同. 在夏季,客厅与餐厅的设定温度较为集中,主要为26~28 ℃,主卧的室内设定温度主要为25~29 ℃,三者设定温度的峰值均在27.5 ℃左右;在冬季,各房间的室内设定温度相差不大,频率最高的温度为20.5 ℃. 夏季住宅内老年人日间室外耐受温度约为31 ℃,夜间约为26 ℃;而冬季住宅内老年人日间室外耐受温度约为12 ℃,夜间耐受温度约为8 ℃. 同时建立了空调开启率与环境温度之间的逻辑回归模型、空调开启时间以及室内温度正态分布模型,为研究混合通风住宅建筑空调使用行为提供参考. 相似文献
6.
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8.
为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现:当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%~17.87%和0.97%~17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要. 相似文献
9.
负荷建模研究是电力系统运行与控制中的基础性问题,既具有非常重要的理论意义,又具有 十分显著的实用价值。 在回顾已有负荷建模成果的基础上,归纳了负荷模型结构和模型参数的获 取方法,整理了负荷模型应用现状,并总结了现有负荷建模方法的不足;然后分析了负荷建模的发 展趋势,包括负荷特性重大变化对建模工作的新挑战、电网结构变化对建模工作的新需求和大数 据、人工智能快速发展带来的新机遇;最后将未来负荷建模工作总结为解决模型结构的“定性正 确冶和模型参数的“定量准确冶两步走问题,提出建立考虑主动负荷的广义综合负荷模型,并借助人 工智能技术,综合采用多种在线建模方法,构建“分类分时冶负荷模型数据库,建立负荷建模的长效 机制。 相似文献