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基于多情景组合的我国电能替代潜力预测与实施路径研究 被引量:1
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作者 王博 王灿 +2 位作者 张洪秩 李浩 王兆华 《工程管理科技前沿》 北大核心 2025年第1期19-27,共9页
本文基于对数平均迪式指数法探究家庭和产业部门电力消费驱动因素的异质性,并结合分解结果扩展电力负荷预测模型,将智能化程度、电气化政策等我国新时期电力需求变化关键影响因素纳入模型,研判中国化共享社会经济路径(SSPs)与典型浓度路... 本文基于对数平均迪式指数法探究家庭和产业部门电力消费驱动因素的异质性,并结合分解结果扩展电力负荷预测模型,将智能化程度、电气化政策等我国新时期电力需求变化关键影响因素纳入模型,研判中国化共享社会经济路径(SSPs)与典型浓度路径(RCPs)的组合情景下我国电能替代水平。研究结果发现:(1)短期看家庭部门驱动因素的作用效果总体小于产业部门,两部门的能源强度效应和能源结构效应都将对电力增长发挥重要驱动作用;(2)我国未来电力需求增长空间广、情景差异大,2060年,可持续发展(SSP1-RCP1.9)情景下我国用电量达14.97万亿千瓦时,高化石能源依赖(SSP5-RCP8.5)情景下电力需求量达16.87万亿千瓦时,历史模式发展(SSP2-RCP4.5)情景下用电量仅为SSP5-RCP8.5情景的3/4。电力需求发展路径研判为未来能源系统转型、低碳政策制定提供科学支撑。 展开更多
关键词 电力需求预测 驱动因素解析 扩展电力负荷预测模型 SSP-RCP情景框架
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复杂动态负荷电能信号特征建模的相关问题
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作者 王学伟 吴迪 +2 位作者 袁瑞铭 马建 李文文 《电测与仪表》 北大核心 2025年第2期83-89,共7页
为解决新型电力系统建设中“三新特性”场景下,电能准确计量所遇到的电能信号特性分析与特征提取、电能信号建模、电能表的测试标准等问题,文中指出常用的电力负荷模型不能满足测试电能表动态误差的要求,提出了影响电能计量的复杂动态... 为解决新型电力系统建设中“三新特性”场景下,电能准确计量所遇到的电能信号特性分析与特征提取、电能信号建模、电能表的测试标准等问题,文中指出常用的电力负荷模型不能满足测试电能表动态误差的要求,提出了影响电能计量的复杂动态负荷电能信号特性、电流信号游程等定义;据此,提出了建立复杂动态负荷组合电能参比信号特征模型的策略,该模型反映复杂动态负荷四类典型特征,可缩短试验时间与减少试验成本;提出了电能参比信号特征建模面临的四类科学问题:特征获取、数据预处理,特性分析与特征提取、模型使用方案;旨在为智能电能表动态特性测试方法研究与建立标准提供完整策略。 展开更多
关键词 电能信号建模 电能计量 负荷特性分析 负荷特性提取
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基于t-SNE及SVM的低功率因数下电力负荷分类研究
3
作者 刘型志 程瑛颖 +2 位作者 要文波 田娟 曾妍 《电测与仪表》 北大核心 2025年第11期137-144,共8页
当前的智能电网背景下,典型低功率因数负荷场景繁多,不同场景的特征差异化较小,电力负荷数据结构复杂,导致低功率电力负荷分类一直都是实际研究中的难题。需开发先进模型提高分类准确性和效率。文中将聚类分析和分类器识别结合起来,尝... 当前的智能电网背景下,典型低功率因数负荷场景繁多,不同场景的特征差异化较小,电力负荷数据结构复杂,导致低功率电力负荷分类一直都是实际研究中的难题。需开发先进模型提高分类准确性和效率。文中将聚类分析和分类器识别结合起来,尝试从基于t分布随机邻域嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法和改进的K-means的电力负荷曲线聚类分析和基于支持向量机(support vector machine,SVM)分类器的负荷模式识别组合进行分析和实现;其中t-SNE算法不仅能反映原始数据的局部敏感性的同时,而且保留其全局结构特征,能有效应用于低功率因数的负荷数据;而改进的K-means采用肘准则确定聚类数K值,再使用基于数据集密度和相异性属性的方法选择初始中心点,能有效提高计算效率、准确性和聚类稳定性;其中SVM分类器则能充分利用聚类结果和特征,当分类器被训练好,就可以迅速对新的未知负载数据进行智能分类和识别,提高效率。文中并从SC、CHI、DBI这些效度指标,评估模型的聚类效果的有效性和稳定性,均得到不错结果,并且SVM分类器在测试集上分类正确率达到100%。 展开更多
关键词 低功率因数负荷 t-SNE算法 K-means聚类分析 SVM分类器 效度指标
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基于BSLO优化的VMD-CNN-GRU模型的夏季高峰电力负荷预测方法
4
作者 周坤 马添翼 +1 位作者 李婷 王志远 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第5期335-346,共12页
针对夏季高温下电力负荷剧烈波动、短期预测难度高的问题,本研究提出一种集场景筛选、信号处理、深度预测与参数优化于一体的多阶段负荷预测方法。首先,通过典型日聚类与灰色关联分析识别负荷场景,筛选相似样本构建训练集;然后,利用变... 针对夏季高温下电力负荷剧烈波动、短期预测难度高的问题,本研究提出一种集场景筛选、信号处理、深度预测与参数优化于一体的多阶段负荷预测方法。首先,通过典型日聚类与灰色关联分析识别负荷场景,筛选相似样本构建训练集;然后,利用变分模态分解(VMD)对原始序列进行重构,提升数据质量;建模阶段引入卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)网络提取局部特征与时序关系;最终,采用吸血水蛭优化算法(BLSO)联合优化VMD与网络参数。实验结果表明,该模型在典型高峰负荷场景中表现优异,测试集上平均绝对误差(MAE)为123.16MW、平均绝对百分比误差(MAPE)为1.37%、判定系数(R2)为0.994。对比多种优化算法,本研究方法MAPE显著低于其他算法的2.75%~4.08%,展现出更强的鲁棒性与泛化能力,为电力系统在高峰负荷预测中提供了有效支持。 展开更多
关键词 电力负荷预测 典型日聚类 灰色关联分析 变分模态分解 CNN-GRU BLSO算法
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基于可解释动态图注意力网络的短期电力负荷预测
5
作者 原野 王海燕 +2 位作者 袁新平 李梦宇 何杰 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期329-333,共5页
短期电力负荷预测对于电力系统中的负荷调度至关重要,然而现有方法在捕捉负荷中心的动态时空关系方面存在不足。因此,提出一种基于动态图注意力网络(Dyn-GAT)和时间卷积网络(TCN)的Dyn-GAT-TCN(Dynamic Graph ATtention Temporal Convol... 短期电力负荷预测对于电力系统中的负荷调度至关重要,然而现有方法在捕捉负荷中心的动态时空关系方面存在不足。因此,提出一种基于动态图注意力网络(Dyn-GAT)和时间卷积网络(TCN)的Dyn-GAT-TCN(Dynamic Graph ATtention Temporal Convolutional Network)模型。首先,结合负荷空间依赖关系构建负荷时空网络图,并利用时间滑动窗口生成负荷动态图序列;然后,基于Dyn-GAT自适应地调整注意力权重,从而动态建模负荷中心间的空间依赖性;最后,基于TCN提取时间序列中的长短期依赖信息,以实现更精准的负荷预测。在纽约独立系统运营商(NYISO)的一个公开数据集上的实验结果表明,所提模型在一天时间尺度内的均方根误差(RMSE)为2.40,平均绝对百分比误差(MAPE)为1.46%。在云南电网公司的一个数据集上的验证结果表明,所提模型优于已有的相关方法。此外,所提模型的注意力机制增强了可解释性,并能识别对负荷预测影响最大的关键节点。可见,Dyn-GAT-TCN模型在建模和分析电力负荷的动态时空关系方面具有显著优势,为电力系统的调度优化提供了准确且可解释的预测支持。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 动态图注意力网络 时间卷积网络 时空关系建模 可解释性分析
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考虑分布式新能源的有源综合负荷模型 被引量:3
6
作者 兰天楷 孙华东 +1 位作者 王琦 赵兵 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期7365-7378,共14页
中国分布式新能源装机容量的不断增加,已成为影响大电网安全稳定的重要因素。目前的分布式新能源等值建模方法尚不成熟,难以用于工程实际中的大电网仿真分析。为此,该文首先介绍了大电网分析中的分布式新能源模型现状,探讨了分布式新能... 中国分布式新能源装机容量的不断增加,已成为影响大电网安全稳定的重要因素。目前的分布式新能源等值建模方法尚不成熟,难以用于工程实际中的大电网仿真分析。为此,该文首先介绍了大电网分析中的分布式新能源模型现状,探讨了分布式新能源等值模型的工程要求;然后以大规模工程应用为目标,提出了“含分布式新能源的有源综合负荷模型”的建模思路;最后提出了该模型的结构及参数计算方法,介绍了所提方法在中国S省初步应用的具体案例。应用效果表明,该文提出的有源综合负荷模型能满足高比例分布式新能源的大电网建模、仿真分析需求,具备大规模工程应用潜力。 展开更多
关键词 大电网 分布式新能源 等值建模 综合负荷模型 安全稳定分析
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基于多因素组合分析的电力系统长期负荷预测研究 被引量:2
7
作者 厉瑜 益西措姆 +3 位作者 杜宁刚 达娃央宗 郭彦君 王进仕 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第7期81-87,94,共8页
电力系统长期负荷预测影响因素较多,仅利用单一因素进行负荷预测的精度较低,因此提出基于多因素组合分析的电力系统长期负荷预测方法。通过可辨识矩阵采集电力负荷数据后,利用ACO-PAM综合算法对电力数据进行聚类分析,获取有价值的负荷数... 电力系统长期负荷预测影响因素较多,仅利用单一因素进行负荷预测的精度较低,因此提出基于多因素组合分析的电力系统长期负荷预测方法。通过可辨识矩阵采集电力负荷数据后,利用ACO-PAM综合算法对电力数据进行聚类分析,获取有价值的负荷数据;将聚类获取电力负荷数据经数据类因素量化和非数据类因素量化处理后,分析多种因素与负荷的相关性,将获取的多因素作为遗传算法改进神经网络的输入,输出电力系统长期负荷预测结果。实验结果表明:在多因素的影响下,该方法的电力系统长期负荷预测结果逼近实际值;与2种对比方法相比,其平均绝对误差分别小130.98、41.65万吨标准煤,平均相对误差分别小3.77%、1.19%,说明所提方法预测效果好。 展开更多
关键词 多因素 组合分析 电力系统 长期负荷预测 数据聚类 神经网络
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四维时空不均匀尾流影响下风力机功率及气动载荷分析
8
作者 高晓霞 周鲲程 +3 位作者 沈佳烨 朱霄珣 王瑜 董利江 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期88-99,I0002,共13页
处于尾流区与处于自由流场的风力机气动特性差异明显。为了量化风力机气动特性受尾流影响规律,提出了一种基于三维时变尾流模型(3DJGF-T)耦合改进的叶素动量理论(BEM)的风力机气动特性计算方法。首先,分别以正弦风、自由风作为上游机组... 处于尾流区与处于自由流场的风力机气动特性差异明显。为了量化风力机气动特性受尾流影响规律,提出了一种基于三维时变尾流模型(3DJGF-T)耦合改进的叶素动量理论(BEM)的风力机气动特性计算方法。首先,分别以正弦风、自由风作为上游机组输入风况,使用3DJGF-T尾流模型计算,得到尾流场内风况的时空变化特征,并进行外场实验验证;其次,以上述尾流场内随空间位置点和时间的不均匀分布的流场为边界条件,研究处于不同尾流下游纵向位置(x=5D、6D、7D、8D)及水平位置处(全尾流、1/2尾流、3/4尾流、全偏尾流)的风轮和单叶片功率、转矩、轴向力的时空变化规律。对比分析结果显示:下游纵向位置变化会同时改变尾流的时间与空间特性,对载荷及功率产生更加复杂的波动影响,纵向距离每增加1D,风轮功率增大约10%;相比之下,风力机水平位置的变化仅影响尾流的空间特性,风轮功率损失随着靠近尾流中心而逐渐增大,相较于全偏尾流,1/2尾流、3/4尾流和全尾流的功率平均值相对损失分别为23.7%、44.3%、61.2%;当来流为自由风时,其风速变化比正弦风更快、随机性更强,导致风力机机组承受的载荷功率波动更大。 展开更多
关键词 风力机 四维时空尾流 3DJGF-T尾流模型 风场实验 功率载荷分析
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基于训练集聚类选择优化的CPU功耗建模精度提升方法
9
作者 李泽锴 钟佳卿 +7 位作者 冯绍骏 陈娟 邓荣宇 徐涛 谭政源 周柯杏 朱鹏志 马兆阳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期59-70,共12页
建立高精度、低开销的CPU功耗模型对于计算机系统的功耗管理与功耗优化至关重要。一般认为训练集规模越大,CPU功耗模型精度越高。但有研究发现增大训练集规模不一定会提高功耗建模精度,有时甚至会导致精度下降,因此,如何选择功耗模型训... 建立高精度、低开销的CPU功耗模型对于计算机系统的功耗管理与功耗优化至关重要。一般认为训练集规模越大,CPU功耗模型精度越高。但有研究发现增大训练集规模不一定会提高功耗建模精度,有时甚至会导致精度下降,因此,如何选择功耗模型训练集以保证CPU功耗模型精度达到要求具有重要意义。文中提出一种基于聚类的训练集选择优化算法来解决上述问题,在有效保证CPU功耗建模精度的同时降低了CPU功耗建模的开销。该算法首先通过主成分分析将基于PMC的程序特征转换为p维向量特征空间,然后根据找到的最优聚类数按照程序特征对程序进行聚类,从每个聚类簇中选出代表程序;最后根据“单聚类簇内代表性最强原则”与“多聚类簇间代表程序数最少原则”形成最优训练集,模型精度相比Baseline精度有明显提高。在x86和ARM两类处理器平台上分别采用线性功耗建模和神经网络功耗建模两种方式,对算法进行了实验评估,实验结果表明所提算法的功耗建模精度有效显著提升。 展开更多
关键词 CP功耗建模 训练集选择 主成分分析 K-MEANS聚类
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基于改进PCA算法的火电机组供电煤耗负荷特性建模分析 被引量:2
10
作者 赵俊杰 杨如意 +3 位作者 王献文 方志宁 张越 刘琳鸽 《锅炉技术》 北大核心 2024年第4期27-31,37,共6页
针对火电厂机组供电煤耗较高、分析精度较差的问题,研究基于改进主成分分析(PCA)算法的火电机组供电煤耗—负荷特性建模分析方法。基于火电机组阀点效应的煤耗—出力函数,充分考虑火电机组在平稳负荷出力、升负荷出力、降负荷出力时的... 针对火电厂机组供电煤耗较高、分析精度较差的问题,研究基于改进主成分分析(PCA)算法的火电机组供电煤耗—负荷特性建模分析方法。基于火电机组阀点效应的煤耗—出力函数,充分考虑火电机组在平稳负荷出力、升负荷出力、降负荷出力时的负荷特性,构建火电机组供电煤耗—负荷特性模型,以PCA为基础加入遗传神经网络(GABP),生成改进PCA算法,通过PCA降低网络输入变量冗余,增强学习效率,再利用GABP实现神经网络权值的优化,训练神经网络得出最优解,实现火电机组供电煤耗—负荷特性模型分析求解。试验结果表明:该方法分析获取的供电煤耗率低,节能效果较好,平均总煤耗成本为10.25万元,可精准地显示火电机组的实际运行情况,为降低火电机组供电煤耗提供理论依据。 展开更多
关键词 改进PCA算法 火电机组 供电煤耗 负荷特性 建模分析 总煤耗
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基于日负荷曲线的负荷分类和综合建模 被引量:68
11
作者 鞠平 陈谦 +7 位作者 熊传平 黄丽 方朝雄 陈峰 赵红嘎 戴琦 鄢安河 付红军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第16期6-9,共4页
针对广域电力系统中负荷节点面广量大的困难,提出了基于日负荷曲线的、将统计综合法与总体测辨法相结合的电力负荷综合建模思路。首先通过对全网所有220kV(或110kV)负荷节点典型日负荷曲线进行构成分析,得出各负荷节点中行业用电构成的... 针对广域电力系统中负荷节点面广量大的困难,提出了基于日负荷曲线的、将统计综合法与总体测辨法相结合的电力负荷综合建模思路。首先通过对全网所有220kV(或110kV)负荷节点典型日负荷曲线进行构成分析,得出各负荷节点中行业用电构成的负荷比例;然后采用谱系数平均距离聚类分析法对全网负荷节点进行分类;再根据分类结果和少量负荷节点的实测参数,推广获得所有节点的负荷模型参数。该方法已成功应用于河南电网和福建电网,结果表明新方法简单实用、效果良好,为广域电力系统的负荷建模提供了新途径。 展开更多
关键词 负荷建模 负荷构成 日负荷曲线 聚类分析法
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基于人工神经网络的负荷模型预测 被引量:117
12
作者 李龙 魏靖 +3 位作者 黎灿兵 曹一家 宋军英 方八零 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期225-230,共6页
负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影... 负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影响负荷模型的因素,采用人工神经网络方法,对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测。分析了负荷模型参数与负荷预测结果之间的灵敏度,以掌握它们相互间的关系和影响程度,并由此寻找减小误差的方法。以最小负荷的有功模型预测为例,进行了实际预测。算例结果表明,负荷模型预测具有较好的准确率,本文所提方法可行。 展开更多
关键词 电力系统 人工神经网络 灵敏度分析 ZIP负荷模型 负荷模型预测
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基于自适应模糊C均值算法的电力负荷分类研究 被引量:67
13
作者 杨浩 张磊 +1 位作者 何潜 牛强 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第16期111-115,122,共6页
针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题,提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用,包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数... 针对当前负荷建模中存在的负荷时变性问题,提出了基于自适应模糊C均值聚类的电力负荷动特性分类方法。探讨了聚类分析方法在负荷动特性分类中的应用,包括聚类特征向量的选取和分类方法研究两个方面。对原始模糊C均值聚类算法中的聚类数c进行了研究,在原始算法中融入新的聚类有效性函数,对算法进行了改进,改进算法不需要预先选择类的数目作为先验值。通过动模实验数据的负荷分类实例,表明该方法可自动获取最佳分类数,且分类效果要好于原始算法。 展开更多
关键词 电力负荷 模糊C均值算法 自适应 动态特性聚类 负荷建模
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基于用户日负荷曲线的用电行业分类与综合方法 被引量:82
14
作者 李欣然 姜学皎 +3 位作者 钱军 陈辉华 宋军英 黄良刚 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期56-61,共6页
利用实时日负荷曲线进行综合负荷在线建模需解决用户日负荷曲线的正确分类与有效综合以及变电站日负荷曲线的行业构成比例识别2个关键问题。运用模糊C均值聚类和模式识别原理,提出一种基于日负荷曲线的用户所属用电行业的分类与综合方... 利用实时日负荷曲线进行综合负荷在线建模需解决用户日负荷曲线的正确分类与有效综合以及变电站日负荷曲线的行业构成比例识别2个关键问题。运用模糊C均值聚类和模式识别原理,提出一种基于日负荷曲线的用户所属用电行业的分类与综合方法。首先在有功功率空间进行用户的行业归属分类和行业用户精选,得到行业综合日负荷曲线;然后在定义的特征空间获得描述行业综合用电特性的特征参数,并以此作为检验分类与综合结果合理性的测度指标。实际应用表明,该方法物理概念清晰、简便、实用。 展开更多
关键词 综合负荷 在线建模 行业分类 日负荷曲线 模糊聚类 电力系统
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基于自组织映射神经网络的电力用户负荷曲线聚类 被引量:48
15
作者 李智勇 吴晶莹 +1 位作者 吴为麟 宋保明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2008年第15期66-70,78,共6页
电力用户负荷曲线的聚类是形成合理电价体系和实施负荷管理措施的基础。文中基于自组织映射(SOM)神经网络进行低压终端用户的负荷曲线聚类研究。首先定义并提取功率曲线、分时功率、功率频谱3类向量,分别作为SOM神经网络的输入进行可视... 电力用户负荷曲线的聚类是形成合理电价体系和实施负荷管理措施的基础。文中基于自组织映射(SOM)神经网络进行低压终端用户的负荷曲线聚类研究。首先定义并提取功率曲线、分时功率、功率频谱3类向量,分别作为SOM神经网络的输入进行可视化聚类。采用相对量化误差和拓扑误差2个指标表征聚类质量,选取聚类结果最好的SOM输出层结合k均值法进行用户负荷曲线划分。根据Davies指标将所研究的131条曲线划分为8类,对每类曲线进行描述。最后进行新用户的识别,结果表明聚类方法有效、可靠。 展开更多
关键词 数据挖掘 电力用户 负荷曲线 聚类分析 自组织映射
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基于KOHONEN神经网络的电力系统负荷动特性聚类与综合 被引量:76
16
作者 张红斌 贺仁睦 刘应梅 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期1-5,43,共6页
提出了应用Kohonen神经网络解决电力负荷动态特性的聚类问题:首先对每组负荷扰动数据建模,进而将各负荷模型对相同电压激励的响应与相应的负荷有功运行水平合并形成特征向量,最后引入Kohonen神经网络进行聚类。通过对河北沧州地区1996年... 提出了应用Kohonen神经网络解决电力负荷动态特性的聚类问题:首先对每组负荷扰动数据建模,进而将各负荷模型对相同电压激励的响应与相应的负荷有功运行水平合并形成特征向量,最后引入Kohonen神经网络进行聚类。通过对河北沧州地区1996年、1997年和1998年电力负荷特性数据的聚类与综合处理发现:Kohonen神经网络是一种学习速度快、分类精度高、抗噪声能力强、并且适用于电力负荷动态特性聚类的神经网络模型。同时还发现电力负荷特性具有可重复性,这也证明了总体测辨法的可行性。若将这些典型负荷模型实用化,将有利于提高电力系统仿真准确度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷动特性 聚类 KOHONEN神经网络 负荷模型 人工神经网络 仿真
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负荷建模的基本原则和方法 被引量:46
17
作者 汤涌 张红斌 +1 位作者 侯俊贤 张东霞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期1-5,共5页
回顾了国内外电力系统负荷建模技术的发展以及负荷模型对电力系统计算分析的影响。在基于仿真计算和事故校验的电力负荷校核及调整研究、统计综合法负荷模型软件开发、电力系统负荷特性监测与辨识技术研究3个课题的研究成果基础上,提出... 回顾了国内外电力系统负荷建模技术的发展以及负荷模型对电力系统计算分析的影响。在基于仿真计算和事故校验的电力负荷校核及调整研究、统计综合法负荷模型软件开发、电力系统负荷特性监测与辨识技术研究3个课题的研究成果基础上,提出了电力系统负荷建模的基本原则与方法。 展开更多
关键词 电力系统负荷建模 电力系统仿真 电力系统分析
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基于改进回归法的电力负荷预测 被引量:59
18
作者 李钷 李敏 刘涤尘 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期99-104,共6页
提出了一种基于改进回归法的电力负荷预测方法,在对历史数据进行分析和参数估计的基础上,先用岭回归法剔除奇异值,再用主成分回归法提取影响负荷的主要因素,得出模型的解析形式。针对实际系统的应用验证了该方法不仅适用于短期负荷预测... 提出了一种基于改进回归法的电力负荷预测方法,在对历史数据进行分析和参数估计的基础上,先用岭回归法剔除奇异值,再用主成分回归法提取影响负荷的主要因素,得出模型的解析形式。针对实际系统的应用验证了该方法不仅适用于短期负荷预测,也适用于超短期负荷预测。此外建立了一些特定因素的模糊函数,在超短期负荷预测过程中采用了聚类分析法提取负荷相似日。通过不同的简化,该方法可蜕化为传统的Kalman预测、相似日预测和神经网络预测,是一种比较全面的负荷预测方法,可得出高精度的预测结果。 展开更多
关键词 负荷预测 岭回归 主成分回归 聚类分析 电力 系统
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逐级均值聚类算法的RBFN模型在负荷预测中的应用 被引量:42
19
作者 刘小华 刘沛 +1 位作者 张步涵 万建平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期17-21,共5页
该文针对传统K均值聚类算法的不足,提出了一种新的聚类算法——逐级均值聚类算法,解决了传统聚类算法解的局部最优性问题和如何确定聚类数目的问题。在应用该算法确定RBF模型隐含层的中心向量时,同时确定了隐含层的节点数和RBF网络模型... 该文针对传统K均值聚类算法的不足,提出了一种新的聚类算法——逐级均值聚类算法,解决了传统聚类算法解的局部最优性问题和如何确定聚类数目的问题。在应用该算法确定RBF模型隐含层的中心向量时,同时确定了隐含层的节点数和RBF网络模型的结构。对于网络参数的确定,文中也提出了一种新的交互式的学习方案,将学习样本分为训练样本和测试样本,分别对网络进行权值确定和半径调节,得到了非常稳定的网络结构。运用文中所述模型及算法与传统的RBFN进行负荷预测比较,结果表明前者网络更稳定,预测精度更高。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 RBFN模型 逐级均值聚类算法 非线性函数
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模糊聚类在负荷实测建模中的应用 被引量:41
20
作者 黄梅 贺仁睦 杨少兵 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第14期49-52,共4页
提出应用模糊聚类理论解决区域电网中上百个变电站的分类问题。在区域电网通过总体测辨法进行综合负荷建模时,应用模糊聚类理论对负荷节点一变电站进行分类,从中确定具有代表性的变电站作为实测负荷特性的测点。利用基于模糊等价关系的... 提出应用模糊聚类理论解决区域电网中上百个变电站的分类问题。在区域电网通过总体测辨法进行综合负荷建模时,应用模糊聚类理论对负荷节点一变电站进行分类,从中确定具有代表性的变电站作为实测负荷特性的测点。利用基于模糊等价关系的传递闭包法对东北电网234个220 kV变电站进行了模糊分类,论证了应用模糊聚类完成变电站分类的步骤,结果表明,在利用界限不明确的负荷类型作为变电站分类特征方面,模糊聚类分析方法是有效和可行的。 展开更多
关键词 模糊聚类 负荷建模 测点 变电站 电力系统
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