电力负荷时间序列预测的应用与研究

时间序列预测是电力负荷预测的重要方法。但是它对天气、节日等影响电力负荷变化的因素不敏感,对非平稳序列的处理需要多次差分运算达到基本平稳后才能进一步建立预测模型。因此,提出基于属性分类的时间序列预测方案。该方案把电力负荷按影响因素进行分类,预测时按预测对象的属性来选取预测样本。基于属性分类的电力负荷时序预测方案把时刻、天气、节日等因素考虑到了预测过程中,弥补了电力负荷时序预测的缺陷。实验证明该方法提高了电力负荷时序预测的速度和准确度。     

体内微机电系统无线能量传输技术的耦合特性研究

首先介绍体内微机电系统无线能量传输技术的原理和构成。在互感基础上建立四种拓扑补偿的数学模型。用Mat-lab进行计算和仿真,研究了负载和工作频率对反映阻抗特性的影响以及电磁耦合结构参数如耦合系数和初次级绕组内阻等对系统性能的影响。表明耦合系数增大,可以大大增加系统传输效率;与次级绕组内阻相比,初级绕组内阻对系统传输效率影响更大。因此减小初级绕组内阻,可以显著提高系统传输效率和性能。