期刊文献+
共找到100篇文章
< 1 2 5 >
每页显示 20 50 100
基于自适应时段划分的含氢微能网中长期变分辨率调度
1
作者 刘洪 惠之洲 +3 位作者 张鹏 李俊锴 张世达 杨白洁 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第4期178-187,共10页
传统微网中长期调度在日能量平衡时难以计及储能的能量循环过程,不仅可能导致日能量平衡方案无法支撑日内初始时段的储能充放策略,而且无法适应电氢相互转换过程的高损耗。为此,文中提出自适应时段划分与变分辨率相结合的两阶段随机优... 传统微网中长期调度在日能量平衡时难以计及储能的能量循环过程,不仅可能导致日能量平衡方案无法支撑日内初始时段的储能充放策略,而且无法适应电氢相互转换过程的高损耗。为此,文中提出自适应时段划分与变分辨率相结合的两阶段随机优化调度方法。首先,针对不确定性“近小远大”问题,建立基于改进鞅模型的源荷出力特性模型。其次,构建含氢微能网中长期调度的两阶段变分辨率随机优化架构,在阶段1提出基于深度神经网络的自适应时段划分方法,在阶段2以系统运行费用最低为目标,结合分时段机会约束分别建立粗、细分辨率随机优化调度模型,后者基于前者决策的储氢设备荷电状态安排各小时的设备出力计划,并提出基于采样法的求解方案。最后,通过算例仿真验证了所提模型和方法的有效性。 展开更多
关键词 自适应时段划分 中长期调度 鞅模型 不确定性 分时段机会约束 微能网
在线阅读 下载PDF
铁路网规划的发展历程与应用实践 被引量:1
2
作者 高明明 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第4期62-67,共6页
铁路网规划体系在我国交通基础设施规划领域占据着关键地位。铁路网规划体系构建上,其多元的分类方式适应了不同层面与对象的规划需求,无论是基于时间维度的中长期与五年规划,还是聚焦于特定研究对象的各类铁路规划,均为铁路规划建设的... 铁路网规划体系在我国交通基础设施规划领域占据着关键地位。铁路网规划体系构建上,其多元的分类方式适应了不同层面与对象的规划需求,无论是基于时间维度的中长期与五年规划,还是聚焦于特定研究对象的各类铁路规划,均为铁路规划建设的有序推进奠定了重要基础。通过研究铁路网规划体系构成,分析路网规划的主要内容、规划方法及规划作用,根据铁路网规划发展情况,回顾中长期铁路网规划的发展过程及对铁路发展起到的作用。在总结铁路网规划发展的前提下,对新形势下铁路网规划发展的趋势进行探讨,提出打造多层次、一体化的轨道网络,并以长三角“四网融合”为例加以阐述,为铁路网规划研究提供参考。 展开更多
关键词 规划体系 中长期铁路网规划 “四网融合” 发展趋势 应用实践
在线阅读 下载PDF
考虑多工况特性的电-氢耦合系统规划方法
3
作者 覃惠玲 卢纯颢 +3 位作者 罗阳洋 程敏 温紫豪 任洲洋 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第1期69-81,共13页
氢能系统包含多元化的氢能设备且运行特性各异,会对配电网运行和规划产生交互影响。为此,本文提出了一种考虑多工况特性的电-氢耦合系统规划方法。从物理原理出发,研究电解槽、甲烷化设备的多工况转换耗时耗能特性和氢燃料电池的变效率... 氢能系统包含多元化的氢能设备且运行特性各异,会对配电网运行和规划产生交互影响。为此,本文提出了一种考虑多工况特性的电-氢耦合系统规划方法。从物理原理出发,研究电解槽、甲烷化设备的多工况转换耗时耗能特性和氢燃料电池的变效率特性。考虑电解槽和甲烷化设备冷备用、热备用、正常工作三种工况,氢燃料电池的低、高运行功率两种工况,系统性地建立考虑多工况运行特性的氢能设备运行模型。为了验证所提方法的有效性,对基于IEEE 33节点的电网和10节点的气网组成的区域综合能源测试系统进行仿真测试。仿真结果表明,若忽略氢能设备多工况运行特性,会高估氢能设备灵活性,导致其规划容量与实际情况产生较大偏差。 展开更多
关键词 电-氢耦合系统 中长期规划 甲烷化 电解槽 氢燃料电池 多工况
在线阅读 下载PDF
基于CEEMDAN-IASO-TCN组合模型的中长期径流预报 被引量:1
4
作者 徐军杨 罗远林 +3 位作者 刘月馨 陈冬强 张坚 张楚 《人民长江》 北大核心 2025年第4期128-135,共8页
准确预测月径流对流域水资源管理至关重要。为了增强中长期径流预测的准确性,提出了结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、改进原子搜索算法(IASO)和时间卷积网络(TCN)的CEEMDAN-IASO-TCN组合模型。该模型首先使用CEEMDAN对月... 准确预测月径流对流域水资源管理至关重要。为了增强中长期径流预测的准确性,提出了结合自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、改进原子搜索算法(IASO)和时间卷积网络(TCN)的CEEMDAN-IASO-TCN组合模型。该模型首先使用CEEMDAN对月径流序列进行分解,然后利用IASO对TCN模型的批量大小、学习率、丢弃因子进行寻优,得到最优的时间卷积网络结构并利用最优的IASO-TCN对分量进行预测,最后重构分量预测结果得到最终月径流预测结果;以岷江流域镇江关水文站1957~2019年的月径流数据为研究对象,将所提模型与其他模型进行对比。研究结果表明:CEEMDAN-IASO-TCN模型具有较高的预测精度,训练和测试阶段的纳什系数分别达到0.9191和0.8691。研究成果可为水资源可持续利用提供可靠依据。 展开更多
关键词 中长期径流预报 自适应噪声完备集合经验模态分解 原子搜索算法 时间卷积网络 岷江流域
在线阅读 下载PDF
基于自主探索的移动机器人路径规划研究 被引量:1
5
作者 陈浩 陈珺 刘飞 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期60-70,共11页
移动机器人在路径规划过程中,当面对未知且动态变化的环境时,会存在与障碍物碰撞率高、易陷入局部最优等问题。针对这些问题,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的改进算法TD3pro,以提高移动机器人在未知动态环境下的路径... 移动机器人在路径规划过程中,当面对未知且动态变化的环境时,会存在与障碍物碰撞率高、易陷入局部最优等问题。针对这些问题,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的改进算法TD3pro,以提高移动机器人在未知动态环境下的路径规划性能。首先,引入长短期记忆(LSTM)神经网络并与TD3算法相结合,通过门结构筛选历史状态信息,并感知探测范围内障碍物的状态变化,帮助机器人更好地理解环境的动态变化和障碍物的移动模式,使移动机器人能够准确预测和响应动态障碍物的行为,从而降低与障碍物的碰撞率。其次,加入OU (Ornstein-Uhlenbeck)探索噪声,帮助移动机器人持续探索周围环境,增强移动机器人的探索能力和随机性。在此基础上,将单个经验池设置为成功、失败和临时3个经验池,以此提高有效经验样本的采样效率,进而减少训练时间。最后,在2个不同的动、静态障碍物混合场景中进行路径规划实验仿真。实验结果表明:场景1中该算法相较于深度确定性策略梯度(DDPG)算法以及TD3算法,模型收敛的回合数减少了100~200个,路径长度缩短了0.5~0.8,规划时间减少了1~4 s;场景2中该算法相较于TD3算法,模型收敛的回合数减少了100~300个,路径长度缩短了1~3,规划时间减少了4~8 s, DDPG算法失败,移动机器人无法成功抵达终点。由此可见,改进的算法具有更好的路径规划性能。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 双延迟深度确定性策略梯度算法 长短期记忆神经网络 OU探索噪声
在线阅读 下载PDF
基于CNN-LSTM风光荷预测的主动配电网双层扩展规划方法
6
作者 朱夏 陈颂 +1 位作者 袁明瀚 刘扬洋 《高压电器》 北大核心 2025年第5期218-227,共10页
随着大量可再生能源接入配电网,由于其出力的不确定性,需要对配电网进行扩展规划。为此,首先提出一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络方法预测风光荷出力,然后构建主动配电网双层扩展规划模型。上层规划模型,以年综合成本最低为优化目... 随着大量可再生能源接入配电网,由于其出力的不确定性,需要对配电网进行扩展规划。为此,首先提出一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络方法预测风光荷出力,然后构建主动配电网双层扩展规划模型。上层规划模型,以年综合成本最低为优化目标,同时考虑线路的改造升级与各项成本。下层运行模型,以年综合运行成本最低与节点电压偏移量最小为优化目标,考虑运行状况、分布式电源与储能的规划。在经过上下层关联建模后,将双层模型转化为多目标优化问题,然后采用归一化法向约束法进行求解,以获得分布均匀的帕累托前沿,最后通过算例验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 主动配电网 卷积神经网络 长短期记忆网络 双层规划模型 归一化法向约束法
在线阅读 下载PDF
一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型构建
7
作者 武光华 李宏胜 +1 位作者 李鵾 柳长发 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第1期130-136,共7页
光伏发电因受太阳辐射周期、地理环境及各种气象因素变化的影响,而使中长期功率波动有较强的不确定性。构建一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型。基于光伏电池板辐照强度数据的归一化处理,构建光伏发电功率序列波动基础模型;... 光伏发电因受太阳辐射周期、地理环境及各种气象因素变化的影响,而使中长期功率波动有较强的不确定性。构建一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型。基于光伏电池板辐照强度数据的归一化处理,构建光伏发电功率序列波动基础模型;根据波动不确定性,引入模糊径向基函数网络(radial basis function network,RBF)神经网络,利用模糊属性评估波动性,将模型分为5个层级,完成光伏能源电力中长期功率波动的预测。实验结果表明:该方法预测的均方根误差最小值为0.12 kW、平均绝对偏差最小值为0.11 kW、平均绝对百分比误差最小值为1.5%;中长期功率波动预测范围为-9~6 kW,与实际情况完全相符。证明了所构建模型的应用精度更高,性能更理想。 展开更多
关键词 新型光伏能源 电力中长期功率 波动不确定 预测模型构建 模糊RBF神经网络
在线阅读 下载PDF
基于FFT-DC-GRU-NLA的中长期居民用电量预测模型
8
作者 章诚 申超 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期88-96,共9页
针对现有的中长期居民用电量预测模型中存在复杂电力数据建模难、信息表示能力差、模型预测精度低等问题,提出一种基于FFT-DC-GRU-NLA的中长期居民用电量预测模型。首先利用快速傅里叶变换(FFT)对用电量数据进行分解,通过频域分解提取... 针对现有的中长期居民用电量预测模型中存在复杂电力数据建模难、信息表示能力差、模型预测精度低等问题,提出一种基于FFT-DC-GRU-NLA的中长期居民用电量预测模型。首先利用快速傅里叶变换(FFT)对用电量数据进行分解,通过频域分解提取多周期分量,得到一组二维子序列;然后将其作为自主设计的信息表示模块的输入,通过融合卷积神经网络、门控循环单元和非局部注意力机制,实现了对二维子序列的多尺度信息表示和深度特征提取;最终,深度特征经过全连接层重新构建,并采用残差结构进行迭代预测。在一个居民用电量的公开数据集上与当前电力预测领域内的多个先进模型相比,所提模型在96、192、336、720这4个预测长度上均取得了最高的预测精度;此外,该模型分别在两个电力预测公开数据集上也取得了较好的预测精度。实验结果表明,所提模型能够有效提升中长期居民用电量预测的精度且具有较好的泛化性。 展开更多
关键词 中长期用电量预测 快速傅里叶变换 卷积神经网络 门控循环单元 非局部注意力机制 多尺度信息 深度特征提取
在线阅读 下载PDF
基于长短时记忆网络的山区中小流域降雨径流模拟 被引量:4
9
作者 张锦堂 任明磊 +4 位作者 李京兵 唐榕 钟小燕 王刚 王玉丽 《水电能源科学》 北大核心 2024年第8期33-37,共5页
洪水预报是流域防洪减灾的重要非工程措施之一。目前我国中小河流暴雨洪水灾害频发,但应对短历时强降雨的洪水预报能力仍不强。以安徽省东部山区中小流域为研究对象,引入长短时记忆网络建立流域降雨径流模型,探讨其在山区中小流域的洪... 洪水预报是流域防洪减灾的重要非工程措施之一。目前我国中小河流暴雨洪水灾害频发,但应对短历时强降雨的洪水预报能力仍不强。以安徽省东部山区中小流域为研究对象,引入长短时记忆网络建立流域降雨径流模型,探讨其在山区中小流域的洪水模拟效果。结果表明,考虑降雨输入的空间差异可提升深度学习模型降雨径流模拟预测性能,且长短时记忆网络能够取得优于传统人工神经网络的精度;长短时记忆网络模型有效建立了流域降雨与径流间的复杂非线性关系,模型在所选流域内场次洪水的峰值模拟效果较好,训练、测试集场次洪水峰值合格率均在90%以上;长短时记忆网络内部结构特征与流域水文过程具有较好的相似性,对山区中小流域暴雨洪水非线性关系拟合效果突出。 展开更多
关键词 山丘区 长短时记忆网络 中小河流 降雨径流模拟
在线阅读 下载PDF
基于多因子多模式集成的中长期径流预测模型 被引量:7
10
作者 陈娟 徐琦 +2 位作者 曹端祥 李国智 钟平安 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期408-419,共12页
提高中长期径流预测精度对于水资源调度等具有重要意义和应用价值。基于国家气候中心的130项气候因子,采用皮尔逊相关系数、最大信息系数、方差增量指标筛选主要预测因子,建立基于DS(Dempster-Shafer)证据理论的多因子综合方法;采用随... 提高中长期径流预测精度对于水资源调度等具有重要意义和应用价值。基于国家气候中心的130项气候因子,采用皮尔逊相关系数、最大信息系数、方差增量指标筛选主要预测因子,建立基于DS(Dempster-Shafer)证据理论的多因子综合方法;采用随机森林、BP神经网络和贝叶斯网络等建立基于水文-气象因子遥相关的中长期径流预测模型,构建基于DS证据理论的预测结果集成模型。以三峡水库为对象开展实例研究,结果表明:引入遥相关因子能有效提高预测精度;基于DS证据理论的多因子综合方法能筛选出综合性更强、稳定性更优的因子,弥补单一筛选方法的不足;基于DS证据理论的多因子多模式集成方法在径流预测精度上优于单一方法单一模型,确定性系数提高到0.823,平均相对误差降低到23.2%。 展开更多
关键词 中长期径流预测 DS证据理论 随机森林 贝叶斯网络 BP神经网络 遥相关
在线阅读 下载PDF
基于CNN–LSTM的风电场发电功率迁移预测方法 被引量:11
11
作者 唐清苇 向月 +3 位作者 代佳琨 李子豪 孙炜 刘俊勇 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期91-99,共9页
随着能源消耗的持续增长和全球气候问题的日趋严峻,以风能为代表的清洁能源装机容量正在稳步提升。为更好地消纳风电,需要准确的风电场发电功率预测为配套设施建设和未来规划制定提供有效依据。针对在缺少风电历史运行数据时预测精度较... 随着能源消耗的持续增长和全球气候问题的日趋严峻,以风能为代表的清洁能源装机容量正在稳步提升。为更好地消纳风电,需要准确的风电场发电功率预测为配套设施建设和未来规划制定提供有效依据。针对在缺少风电历史运行数据时预测精度较低的问题,提出一种基于卷积神经网络–长短期记忆神经网络(CNN–LSTM)的规划阶段风电场发电功率预测模型。首先,基于参考电站历史数据提取风速–风电功率实测数据点,采用3次样条插值进行风电功率曲线建模。然后,采用K–means聚类算法,根据风速–风电功率的特性关系划分参考风电场的区域类别。综合考虑风电功率与多维气象因素的特征关系和功率的时序特性,构建CNN–LSTM预测模型,提出基于功率曲线的预测结果修正方法。最后,基于某地风电场实际数据进行算例分析,并与使用标准功率曲线和未进行修正时的预测结果进行对比分析。结果表明:基于风速–风电功率特性的风电场聚类可以实现参考风电场的优化识别;所提模型预测结果优于传统标准功率曲线预测方法,基于功率曲线的修正方法进一步提升了预测效果。基于深度学习算法的规划阶段风电场发电功率迁移预测模型综合考虑了风力发电特性和多维环境因素,其有效性得到了验证,可以为提高规划阶段风电场发电功率的预测精度提供新思路。 展开更多
关键词 风电预测 长短期记忆神经网络 卷积神经网络 功率曲线 风电场规划
在线阅读 下载PDF
基于改进近端策略优化算法的智能渗透路径研究
12
作者 王紫阳 王佳 +1 位作者 熊明亮 王文涛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期851-856,共6页
渗透路径规划是渗透测试的首要步骤,对实现渗透测试的自动化有重大意义。现有渗透路径规划研究多将渗透测试建模为完全可观测的理想过程,难以准确反映部分可观测性的实际渗透测试过程。鉴于强化学习在渗透测试领域的广泛应用,将渗透测... 渗透路径规划是渗透测试的首要步骤,对实现渗透测试的自动化有重大意义。现有渗透路径规划研究多将渗透测试建模为完全可观测的理想过程,难以准确反映部分可观测性的实际渗透测试过程。鉴于强化学习在渗透测试领域的广泛应用,将渗透测试过程建模为部分可观测的马尔可夫决策过程,从而更准确地模拟实际渗透测试过程。在此基础上,针对PPO算法使用全连接层拟合策略函数和价值函数无法提取部分可观测空间有效特征的问题,提出一种改进的PPO算法RPPO,其中策略网络和评估网络均融合全连接层和LSTM网络结构以提升其在未知环境提取特征的能力。同时,给出一种新的目标函数更新方法,以增强算法的鲁棒性和收敛性。实验结果表明,在不同网络场景中,相较于现有A2C,PPO和NDSPI-DQN算法,RPPO算法收敛轮次分别缩短了21.21%,28.64%,22.85%,获得累计奖励分别提升了66.01%,58.61%,132.64%,更适用于超过50台主机的较大规模网络环境。 展开更多
关键词 渗透测试 渗透路径规划 强化学习 近端策略优化 长短期记忆网络
在线阅读 下载PDF
基于局部信息的服务迁移路径选择算法
13
作者 田润泽 周宇龙 +1 位作者 朱洪 薛岗 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2168-2174,共7页
随着移动边缘计算技术的高速发展,提供高质量的移动服务需要根据用户实时的移动轨迹变化多元地考虑网络通信中的影响因素来动态地规划服务迁移路径。针对现有服务迁移路径规划研究中对城市场景下用户移动轨迹预测缺失、规划迁移路径与... 随着移动边缘计算技术的高速发展,提供高质量的移动服务需要根据用户实时的移动轨迹变化多元地考虑网络通信中的影响因素来动态地规划服务迁移路径。针对现有服务迁移路径规划研究中对城市场景下用户移动轨迹预测缺失、规划迁移路径与用户移动路径相似度较低等问题,提出一种根据用户实时移动轨迹的服务移动路径选择算法。首先通过基于长短期记忆(LSTM)模型的轨迹预测算法和基于隐马尔可夫模型(HMM)的路网匹配算法预测用户未来移动轨迹,然后根据预测移动轨迹与邻近局部基站状态信息选择最佳迁移边缘服务器,进而完成城市场景下基于网格地图的服务迁移路径选择。在深圳市出租车轨迹数据集与手机基站状态数据集所构造的数据集上,相较于改进深度优先搜索(DFS)算法、改进A*算法、基于矩阵的动态多路径选择(MDMPS)算法和基于矩形区域划分的服务迁移路径选择(GDSMPS)算法,所提算法的平均服务迁移时间分别减少了34.8%、44.5%、24.9%和12.7%,平衡路径相似度分别提升了26.2%、49.7%、14.3%和4.7%;在噪声数据集和长路径数据集上,所提算法的平均服务迁移时间波动幅度最小且平均轨迹相似度最高。实验结果表明,所提算法不仅可以有效减少服务迁移时间,提升迁移路径与用户移动路径的相似度,而且具有良好的抗数据噪声能力与优秀的长路径规划能力。 展开更多
关键词 服务迁移路径 长短期记忆神经网络 轨迹预测 路网匹配 动态路径规划
在线阅读 下载PDF
基于改进多智能体PPO的多无人机协同探索方法 被引量:2
14
作者 安城安 周思达 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期51-56,共6页
采用多无人机对未知环境进行探索,可以提高探索任务的鲁棒性和执行效率。不同于启发式方法,多智能体深度强化学习方法可以省去人为制定规则的过程,将无人机作为智能体,通过与环境互动,自主习得更加有效的“规则”。搭建了多无人机多线... 采用多无人机对未知环境进行探索,可以提高探索任务的鲁棒性和执行效率。不同于启发式方法,多智能体深度强化学习方法可以省去人为制定规则的过程,将无人机作为智能体,通过与环境互动,自主习得更加有效的“规则”。搭建了多无人机多线程仿真环境,为多无人机协同训练提供环境,提出一种适应多线程环境的结合长短时循环神经网络(记忆)的共享多智能体近端策略优化(LSTM-MAPPO)方法,并在合作型LSTM-MAPPO方法的基础上增加了全局边界信息以增大每幕探索面积。数值实验结果表明:与现有的多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)方法相比,所提方法在训练后期连续动作下也能稳定收敛;相较于现有的LSTM-MAPPO方法,其最终获得的奖励稳定高于5000;对3种不同的仿真地图,训练完的网络在测试时能实现70%以上的稳定探索面积。 展开更多
关键词 多无人机协同 多智能体深度强化学习 未知环境探索 航迹规划 多线程技术 长短时循环神经网络
在线阅读 下载PDF
基于PPO算法的集群多目标火力规划方法
15
作者 秦湖程 黄炎焱 +1 位作者 陈天德 张寒 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3764-3773,共10页
针对高动态战场态势下防御作战场景中的多目标火力规划问题,提出一种基于近端策略优化算法的火力规划方法,以最大化作战效能为目标,从弹药消耗、作战效果、作战成本及作战时间4个方面设计强化学习奖励函数。考虑历史决策序列对当前规划... 针对高动态战场态势下防御作战场景中的多目标火力规划问题,提出一种基于近端策略优化算法的火力规划方法,以最大化作战效能为目标,从弹药消耗、作战效果、作战成本及作战时间4个方面设计强化学习奖励函数。考虑历史决策序列对当前规划的影响,以长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)为核心,基于Actor-Critic框架设计神经网络,使用近端策略优化算法训练网络,利用训练好的强化学习智能体进行序贯决策,根据多个决策阶段的态势实时生成一系列连贯火力规划方案。仿真结果表明,智能体能够实现高动态态势下多目标火力规划,其计算效率相对于其他算法具有更明显的优势。 展开更多
关键词 多目标火力规划 近端策略优化算法 长短期记忆网络 序贯决策
在线阅读 下载PDF
中国“十三五”及中长期电力需求研究 被引量:29
16
作者 单葆国 韩新阳 +2 位作者 谭显东 王永培 郑雅楠 《中国电力》 CSCD 北大核心 2015年第1期6-10,14,共6页
合理预测"十三五"及中长期全国和各区域电力需求增长趋势,对科学编制"十三五"及中长期电力发展规划,促进电力工业与国民经济协调发展具有重要意义。设计了经济与电力需求增长的3个可能情景,通过构建的经济与电力需... 合理预测"十三五"及中长期全国和各区域电力需求增长趋势,对科学编制"十三五"及中长期电力发展规划,促进电力工业与国民经济协调发展具有重要意义。设计了经济与电力需求增长的3个可能情景,通过构建的经济与电力需求预测模型体系,预测了各情景下2020和2030年全国及各区域的电力需求。研究表明:"十三五"及中长期中国电力需求增长空间仍然较大,但增速将在2020年以后明显降低,"三华"地区作为全国负荷中心的地位一直不变。预计2020年全国全社会用电量达到7.6万亿~8.4万亿k W·h,最大负荷达到12.7亿~14.1亿k W,"三华"地区用电比重为63.7%~65.8%;2030年,全国全社会用电量达到10.0万亿~11.8万亿k W·h,最大负荷达到17.1亿~20.0亿k W,"三华"地区用电比重为61.5%~63.2%。 展开更多
关键词 电网 “十三五” 中长期 电力需求 规划
在线阅读 下载PDF
“十三五”输电网发展重点研究 被引量:20
17
作者 韩丰 宋福龙 +1 位作者 罗金山 路畅 《中国电力》 CSCD 北大核心 2015年第1期11-14,共4页
"十三五"是中国全面建成小康社会的关键时期,是实现能源电力发展方式转变的重要战略机遇期。根据中国"西电东送、北电南送"电力流特点,未来国家电网发展将呈现东北、西北、西南为送端,华北、华东、华中为受端的基... "十三五"是中国全面建成小康社会的关键时期,是实现能源电力发展方式转变的重要战略机遇期。根据中国"西电东送、北电南送"电力流特点,未来国家电网发展将呈现东北、西北、西南为送端,华北、华东、华中为受端的基本格局。在总结分析"十二五"国家电网发展成就的基础上,系统阐述了电网发展面临的形势和任务,提出"十三五"期间国家电网发展重点,要加快建设以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展的坚强智能电网,促进大型煤电、水电、核电、可再生能源基地集约开发,实施大规模、远距离输电,实现能源资源在全国范围优化配置,推动能源结构调整和布局优化,促进资源节约和生态环境保护,保障能源可持续安全供应。 展开更多
关键词 电网 发展 规划 特高压 “十三五”规划
在线阅读 下载PDF
相空间小波网络模型及其在水文中长期预测中的应用 被引量:48
18
作者 赵永龙 丁晶 邓育仁 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期252-257,共6页
简述了相空间小波网络模型原理和算法,并通过实例讨论了其在水文中的应用。研究结果初步表明,小波分析及由其发展出的小波网络模型在水文分析中是可行的、合理的。数学分析工具更为先进,将混沌重建相空间理论和小波网络模型相结合,... 简述了相空间小波网络模型原理和算法,并通过实例讨论了其在水文中的应用。研究结果初步表明,小波分析及由其发展出的小波网络模型在水文分析中是可行的、合理的。数学分析工具更为先进,将混沌重建相空间理论和小波网络模型相结合,对揭示水文动力系统复杂的非线性结构是很有效的,在水文中长期预测中具有较大优越性。 展开更多
关键词 混沌相空间 小波网络模型 水文预测 中长期预测
在线阅读 下载PDF
基于支持向量机的梯级水电站群中长期调度计划制定及评价 被引量:12
19
作者 周婷 纪昌明 +3 位作者 朱艳霞 展金岩 喻杉 王绎 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期56-60,78,共6页
针对国内外水电站实际调度水平与优化调度理论间差距普遍较大的现状,基于确定性优化调度成果,运用支持向量机理论建立了水库水电站实际运行的中长期调度计划,以提高水电站实际运行调度水平。结合决策变量与相关因子筛选、训练样本与预... 针对国内外水电站实际调度水平与优化调度理论间差距普遍较大的现状,基于确定性优化调度成果,运用支持向量机理论建立了水库水电站实际运行的中长期调度计划,以提高水电站实际运行调度水平。结合决策变量与相关因子筛选、训练样本与预测样本划分、模型参数优选等技术处理,将调度计划应用于金沙江—长江中游水电站群中的4座月调节性能以上水电站,预测结果表现出了良好的拟合精度。进一步模拟调度计划,指导梯级水电站群长系列调度运行,结果表明,模拟运行较好地继承了确定性优化调度在发电量、发电保证率及发电过程方面的效益,证实了该方法的可行性和有效性,为梯级水电站群实际优化运行提供了有力的技术支撑和决策支撑。 展开更多
关键词 梯级水电站群 中长期调度计划 支持向量机 模拟运行
在线阅读 下载PDF
神经网络技术在水文系列中长期预报中的应用 被引量:14
20
作者 马炼 王银堂 张闻胜 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2002年第2期5-7,共3页
运用人工神经网络技术的基本原理,以降雨量作为基本影响因子,建立了流域年径流量的神经网络预报模型.在建模过程中,为保证计算快速收敛,重新定义了权重增量的计算公式.从两个流域的应用实例资料验证表明,模型基本合理、可靠,具有较好的... 运用人工神经网络技术的基本原理,以降雨量作为基本影响因子,建立了流域年径流量的神经网络预报模型.在建模过程中,为保证计算快速收敛,重新定义了权重增量的计算公式.从两个流域的应用实例资料验证表明,模型基本合理、可靠,具有较好的适应性和预报精度.由模型计算结果可以看出,将人工神经网络技术应用于流域年径流量的预报研究,是以系统的观点将降雨与径流作为输入和输出联系起来,它可为流域径流的中长期变化预测提供一条崭新而有效的途径. 展开更多
关键词 人工神经网络 非线性 水文 中长期预报 降雨量 径流量 预报 模型 神经元 误差逆转传播算法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 5 下一页 到第
使用帮助 返回顶部