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采用BP&SA混合学习策略的短期电力负荷预测方法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种BP混合模拟退火(SA)的ANN短期负荷预测方法,该方法针对传统BP学习算法的缺点,将BP算法和模拟退火算法的优点相结合以提高网络的学习性能.ANN模型中考虑了温度和预测日类型,可进行工作日和节假日的预测,实例表明ANN模型实用有效、精度高. 相似文献
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为了改善传统为人导航系统的导航效果,设计了一种基于多部位振动触觉反馈的为人导航系统.该系统以具有自主导航功能的移动机器人为基础,运用充分考虑用户在系统中自主性和舒适性的人机协作导航算法,使用户能自由地选择行走速度.通过统计学方法研究人体各部位振动触觉感知能力,发现手指和手腕适合充当振动触觉信号的感知部位.开发多部位振动触觉装置作为系统的人机接口,利用该人机接口和人机协作导航算法实现了系统的自主为人导航.系统性能验证实验结果表明,基于多部位振动触觉反馈的导航系统具有良好的抗干扰能力,平均队形误差均值为0. 23 m,导航速度为0. 13 m/s,优于基于运动觉反馈的导航系统和基于单部位振动触觉反馈的导航系统. 相似文献
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基于最优潮流的最大传输能力计算 总被引：2，自引：0，他引：2
针对电力市场环境下最大传输能力(TTC)的计算问题，提出了一种新的基于最优潮流(OPF)的TTC计算方法．该方法建立了考虑发电机优化调度以及系统负荷变化模式的用于TTC计算的数学模型，并采用基于信赖域内点法的OPF算法求解，由多步中心校正原一对偶内点法连续求解线性规划子问题，通过信赖域决定线性化步长的选取．对IEEE30节点系统在不同数学模型下计算结果进行比较，验证了提出的TTC计算方法的有效性和实用性；与连续潮流(CPF)计算结果进行比较，结果表明OPF方法可以避免CPF计算TTC较为保守的缺点． 相似文献
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概率稳定性的蒙特卡罗仿真 总被引：9，自引：1，他引：8
传统的稳定性计算采用确定性分析方法,如N-1检验或关键线路集检验,所考虑的故障模式简单,在规划和运行研究中常常需要进行更深一步的讨论.为此提出了考虑复杂故障模式的概率稳定性计算方法,采用非序贯蒙特卡罗仿真来实现,在算法中计入了稳定控制措施(如快关、切机、低频减载)的影响并定义了新的概率稳定性指标.文中并以可靠性测试系统(RBTS)为例进行了分析计算,算例表明,该模型和算法是可行的,所提出的风险指标从不同角度描述了系统概率稳定的特性,结果是合理的并具参考价值.文中最后提出了需进一步研究的方向. 相似文献
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电力系统短期负荷预测软件包的设计与实现 总被引：2，自引：0，他引：2
文章介绍了电力系统短期负荷预测软件包的实现。该软件包不仅包含了常规的实用预测方法 ,还通过引入模拟退火、模糊理论与遗传算法对神经网络进行了改进 ,效果较好 ,达到实用化水平。文中对各种预测方法和数据预处理技术进行了说明 ,并介绍了软件包的总体设计方案和功能。最后 ,结合实际系统预测结果对各种预测方法进行了分析比较 相似文献
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