短期负荷相关论文
为了识别用户端典型用电负荷模式，解决传统聚类算法中仅使用单视角数据致使典型模式识别不全面的问题，提出一种基于多视角网络融合的......
背景:p38抑制剂干预治疗相关疾病已经取得了很好的成效,但是关于短期大强度负荷下p38抑制剂对兔髌腱及髌骨髌腱结合部中炎性反应的......
随着改革的不断深化,市场对电力的需求也在不断的变化.现阶段对电力系统短期负荷预测的要求逐渐提升,传统负荷预测方法的精度并不......
为了提高配电网短期负荷预测能力,建立贝叶斯正则化(Bayesian regularization (BR))的自组织特征映射网络(SOM)聚类算法对配电网短......
期刊
系统、深入地分析了影响湖南电网短期负荷预测准确率的主要原因，提出了健全负荷预测管理制度，重点研究预测分析技术，提高预测人员综合......
本文利用上海市电力公司闵行供电分公司2005年3-4月及2006年1-4月正常工作日的历史负荷数据及气象数据作为样本来预测2006年4月28......
针对麻雀算法(SSA)早熟、易陷入局部最优解的问题,采用混沌策略反向学习初始化种群代替随机初始化种群,增强种群多样性;同时引入黄......
为了更好地实现对电力系统子网负荷的快速、准确预测,设计了一种通过优化核极限学习机实现的预测模型,同时建立了Cholesky分解的核......
第1期面向ORAcLE 4GL的cMIs详细设计··.··.········.························……周有文(1......
四十八岁的刘晨晖在短短两年之内,成为在国际自动控制学界公认的权威丛书中发表专著的第一个中国学者,是令人敬佩的。一九八一年......
本文主要研究利用粗糙集理论和神经网络、灰色理论来进行短期负荷预测方法分析。提出了基于粗糙集理论的遗传神经网络短期负荷预测......
该文的研究对象是广东省网的日负荷曲线.作者分析对比了各种传统的预测方法以及基于单一模型的智能化预测方法,并在基于点模式匹配......
随着电力市场竞争日益激烈,短期负荷预测受到越来越多的关注,并逐渐成为电力市场的一个重要研究领域。负荷预测一般是通过建立历史......
混沌理论是随着现代科学技术的迅猛发展，尤其是在计算机技术的出现和普遍应用的基础上发展起来的新型交叉学科。它已成为最新型智能......
随着电力市场的发展，竞争机制逐渐取代了传统电力市场的垄断现象，分时电价的方式也得到了推广。电力系统短期负荷预测是电力系统安全......
为了提高楼宇电力负荷预测精度,解决传统聚类算法楼宇用电曲线聚类效果差的问题,提出一种基于DTW-LSTM的楼宇短期电力负荷预测模型......
随着社会经济的快速发展,空调及取暖负载在总用电负荷中的比重日益增加,气温变化引起的负荷波动趋势越来越明显.通过分析2006年6～8......
有学者曾对颞下颌关节(TMJ)功能运动中产生的压力大小进行研究,并发现单侧紧咬时双侧TMJ的负荷并不相同,平衡侧大于工作侧。但TMJ......
考虑智能电网短期负荷变化的不确定性和随机性，提出一种带假日补偿的智能电网短期负荷滚动预测方法。首先以相邻天的日负荷作为......
本文研究了负荷时间序列波动性，提出了一种基于随机波动模型的短期负荷预测方法。使用伪极大似然估计完成了标准随机波动模型的参数......
电力系统负荷变化受多方而因素的影响，因此负荷曲线呈现出强烈的非线性。为实现非线性的电力负荷在线预测，应用改进的泛回归神经网络......
在充分考虑历史负荷预测情况下，分别将三种不同的神经网络对待预测日前6天的负荷情况进行预测，在此基础上，运用证据理论Dempster合成......
利用组合预测方法相对于单一预测模型的优势，提出了基于灰色优化模型的惠州电网短期负荷组合预测方法。分别采用改进灰色模型和负荷......
针对采用决策树模型进行电力系统短期负荷预测时其模型输入变量的选择是影响建树效率以及预测效果的关键问题，本文提出使用RBF神经......
提出了基于v-SVR的电力系统短期负荷预测方法:将多项式函数和径向基函数作为核函数,进行了预测研究.研究结果表明,SVR方法要比BP和......
本文提出了基于v-支持向量回归机的电力系统短期负荷预测方法。文章将多项式函数和径向基函数作为核函数,进行了预测研究。结果表......
提出了基于支撑向量机在线学习的短期负荷预测方法.传统的支撑向量机方法的负荷预测,当训练样本集合改变时,为了保证预测精度,必需......
本文提出一种组合预测与自适应线性元件相结合的电力系统短期负荷预测方法.它包括几种短期负荷预测方法,以及自适应线性元件模型,......
本文在深入研究气候因素对负荷影响的基础上,建立了电力系统负荷的概率模型.对短期负荷和年最大负荷两种概率预测模型的一般分析方......
利用广义误差反向传播算法生成了一种应用于电力系统短期负荷预报的神经网络模型,用以克服传统BP网络所存在的易陷入局部极小点和......
本届世界大会关于电力系统方面的论文共有六组三十三篇。和上届世界大会相比,少了一组,计七篇。本届编辑把电力系统控制问题,由上......
基于多层感知器可任意精度逼近线性或非线性函数的基本原理,提出一种考虑气候影响因素的多层前馈神经网络的短期负荷预测方法,并给......
该文研究电力系统短期负荷预测问题，提出了一种将神经网络与线性模型相结合的预测方法。预测模型将电力负荷的各个分量分开建模，一部......
利用周期自回归模型（PAR），考虑电力负荷以日为周期变化的特点，以T=24为周期建立了负荷预测模型。由于天气因素对电力负荷的影响越来越......
该文按照沌动力学关于重构相空间的方法，采用局域法对电力系统短期负荷和相角稳定性预测作了较深入的研究，表明在适当优化局域点数K......
针对矿区电力负荷系统的特点，提出了基于人工神经网络的加权负荷预报．仿真结果表明，其预报精度符合要求．
Aiming at the characterist......
在河南省调通中心引进加拿大CAE公司第三代能量管理系统(EMS)的平台上,开发了实时调度主站系统。该系统可以根据EMS中超短期负荷预......
针对自动发电控制(automatic generation control,AGC过程中难以把握潮流状态的问题,在安全经济调度确定的AGC机组的基点、参与因......
本文介绍了基于多Agent的电力调度系统的设计,分析了多Agent系统以及目前在电力系统中的应用,阐述了基于多Agent技术的电力调度系......
改革开放以来,中国电力工业有了长足发展,基本结束了电力工业与国民经济不相适应的局面.尤其近年来,由于经济结构调整和东南亚金融......
电力负荷预测的方法很多,如统计预测方法,线形回归法、时间序列法和弹性系数法,直接建立数学表达式,对相关因素和负荷之间的关系加......
