关于母线负荷预测的实用算法

随着科学技术的不断发展,调度自动化系统和母线负荷预测装置也在不断的完善。作为制定电网运行方式的基础与前提,母线负荷在预测上的准确度对电网输送能力的计算运行方式的安排和后续安全校核的分析结果都产生着直接性的影响。     

一种对某地区电网短期负荷预测方法

短期负荷预测对电网运行意义重大,负荷预测的精确与否,对电力网络的控制、运行和计划有较大的影响。本文基于人工神经网络理论,通过建立网络模型,并编写相关程序,预测了未来一天24小时负荷值,并取得了较为理想的预测效果。     

城市电网规划与负荷预测方法探讨

随着城市建设的迅猛发展,电力设施的建设日新月异。在城市建设中非常重要的一项工作就是城市电网的规划。对城市电网现状进行了分析,阐述了电网规划的作用,对城市电网规划的关键技术进行了深入的探讨。电网规划的一项重要内容是负荷的预测,因此,对城市电网负荷预测方法进行了探讨。     

年径流预测的小波系数加权和模型

利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求和预测周期成分的年径流预测模型.该方法更为有效地利用了小波分析的多分辨率特征,并可减小趋势成分的预测误差.经对千河流域年径流建模并检验,结果表明,文中所提出的预测方法可得到较为理想的预测结果,并可用于年径流时间序列预测.     

感应电动机及电力综合负荷模型结构的研究

感应电动机模型是电力系统运行与控制理论研究和工程仿真计算中最常用的负荷模型，其运行特性对电力系统的运行行为有重要影响，深入研究了感应电动机模型结构与其行为模式之间的，阐述并提出了既能描述负荷的功能恢复特性，又有描述负荷的低电压失稳特性的综合负荷模型结构相当满足的必要条件，提出了适合于电压稳定分析的综合负荷模型的基本结构形式，对电力系统综合负荷建模具有理论和实际指导意义。     

空间变系数模型的局部非线性估计

基于空间变系数模型的局部线性GWR拟合方法的基础上,给出了空间变系数模型的局部非线性GWR拟合方法.并在此基础上得到模型参数在各个地理位置处的估计值.     

一种适应大跨度电压变化的综合负荷静态模型

建立合理的综合负荷静态模型对电力系统静电压稳定性分析具有重要意义,在对感应电动机静态电压特性进行模实验和仿真分析的基础,以综合负荷的静态电压特性进行了较深入全面的研究,提出了一种综合负荷静态模型,所提出的模型能合理地描述综合负荷在低电压运行条件下的静态行国,具有全电压范围的适应性,对电力系统静态电压稳定性分析具有较大的理论和实用价值。     

一类非线性系统的极限环

证明了一类非线性系统ｄｘ／ｄｔ＝ｘ＾２ｙ＋ｂｙ－ｘ，ｄｙ／ｄｔ＝－ｘ＾２ｙ＋ｂｙ＋ａ的极限环根的存在与唯一性。     

基于主成分分析法的遗传神经网络模型对电力系统的短期负荷预测

针对BP神经网络的两个主要缺点,网络训练速度慢,对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小点,本文利用多元统计分析的主成分分析方法(Principal components analysis,PCA),在不损失原始负荷数据主要信息的前提下提取负荷数据的主成分,有效地减少了预测模型的输入量.同时将遗传算法(GA)与BP神经网络...     

电力负荷短期预测的神经网络方法研究

设计了一个三层神经网络模型来实现电力系统的短期负荷预测。采用了改进的ＢＰ学习算法,以提高训练的收敛速度,预测仿真结果表明,所设计的神经网络是可以进行短期负荷预测的。     

基于灰色关联聚类的负荷特性分类

以变电站负荷构成比例为基本特征,以负荷特性之间的灰色关联度作为基本测度指标,把灰色理论应用于负荷特性分类;并定义负荷特性的均值化特征向量,构造灰色关联度矩阵,提出一种基于元件的变电站综合负荷特性的分类方法.对湖南省48个220 KV变电站的负荷特性分类结果表明,该算法简易、快速、有效,分类结果合理,具有广阔的应用前景.     

电力系统电压稳定与电压崩溃及负荷稳定的关系

电力系统的电压失稳、电压崩主负荷失稳是电压稳定问题中最基本的最要概念,它们发即相互联系又有本质区别,正确和客观地认识它们之间的相互关系,对深入研究电压稳定问题的机理具有重要意义,负荷稳定必理电力系统电压稳定性的最主要和最关键的方面,分析了负荷对静肪电压稳定性的影响时,负荷特性应当采用准静态功率一电压特性。     

肝炎疫情预报的数学模型与预测

对肝炎疫情进行未来预测 ,目前所采用的方法误差较大 .而且这种误差随着时间的推移而愈来愈大 .究其根本原因之一就是该系统的时变性与进行预测的数学模型参数非时变性之间存在差异 ,在对系统预测时 ,把一个时变参数的动态过程当作了非时变参数的静态过程 ,用非时变参数模型预测时变参数系统的状态 ,这必然会带来较大的误差 .为了克服上述这些缺点 ,我们给出了动态预测方法 ,其误差小 ,符合率高 ,提高了预测精度 .     

加权广义预测控制算法的改进

为了进一步缩小广义预测控制算法理论与工程应用的距离,对加权广义预测控制算法进行了改进,引入了预测模型输出误差修正项,对预测模型的输出进行了修正,并采用了区域控制策略.针对油田联合站电脱水系统油水分离过程,给出了改进的加权广义预测控制方案,仿真结果表明,这种控制方案在保证工程精度的前提下,减少了执行机构的动作频率,增加了生产操作的平稳性.     

奥运公交线路选择的数学模型

采用改进的Dijkstra算法和多目标规划方法,综合考虑时间、费用等因素建立了公交线路选择模型,解决了奥运期间观众出行面临多条线路选择的问题,使得公众的出行更加通畅、便利,最后对模型进行了综合评判,指出该模型具有一定的实用价值.     

神经网络式电力负荷预测的混合计算

针对BP算法存在的缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,利用遗传算法能够进行全局最优化搜索这一特点,提出了一种新的用于BP网络训练的混合算法,即遗传算法与改进的BP算法相结合的混合训练方法,将所提出的混合训练方法应用于神经网络式电力负荷预测中,结果表明：所提出的算法与单一的BP算法相比,不仅可避免陷入局部极小点,而且提高了网络的训练速度和负荷预测精度。     

气动伺服系统非线性模型的建立与仿真

本文针对气动位置伺服系统的一些关键技术进行了研究,建立了系统数学模型,包括比例阀非线性特性的描述、非线性摩擦力的表示等,并采用MATLAB中的Simulink对所建模型进行仿真,模型,以摆动气缸位置伺服系统为例,进行了仿真和实验数据对比。结果表明该数学模型较为精确,基于该数学模型的Simulink仿真模型较好的反映了气动位置伺服系统的特性,证明所建模型的合理性。     

电力负荷预测的模糊时序模型

提出一种负荷预测的新方法，以负荷历史数据为依据建立模糊时序模型，考虑季节性演变和季节性变动因子，即可作年负荷和逐月负荷预测，引入标准拟合度和模糊度两个互不相容的参数分析负荷的增长趋势。这种带有可能范围的模糊时序模型不仅可以成功地预测负荷，且可以给出预测值的准确程序。     

基于不确定负荷的10kV配电网规划探究

城市10kV配电网一般属于中压配电网。长期以来,随着城市改造的不断深入,10kV配电网逐渐演变成为了城市电网框架的主要构成部分。因此,合理规划和改造10kV配电网,是实现电网建设可持续发展的重要条件。本文主要针对不确定负荷的城市10kV配电网的规划及建设进行了详细探讨,并针对其中存在的缺陷和问题提出了相应的改革措施和建议。     

加权马尔可夫链在水稻产量预测上的应用

基于水稻的产量受多种因素的影响,并且具有较大的随机波动性的特点,提出了运用加权马尔可夫链的方法对水稻产量进行预测,并依据黑龙江省历年水稻产量的数据对该省2012年水稻产量进行了预测,验证了其有效性.