日负荷预测相关论文
短期负荷预测是电力系统运行中一项重要的基本工作，是制定发电计划的依据。电力市场形势下，短期负荷预测对于电网的经济运行有着重要......
随着我国经济转型步伐逐渐放开,商业园区将成为未来重要的电力用户。考虑风光等新能源的波动性和随机性特点,在商业园区配置一定规......
随着我国电力事业的发展，电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意，现在已经成为现代电力系统运行研究中的重要课题之一。......
该文的工作主要是研究结合粗糙集理论和其它数据处理方法建立短期负荷智能预测模型的方法,其内容包括:对基于粗糙集理论的知识获取......
电力系统日负荷预测是电网稳定和安全运行的重要依据,对改善电网的供电质量,节约国家能源、降低发电企业的成本有重要意义。负荷预......
随电动汽车保有量增加,大量电动汽车作为新型储能设备将在时间和空间上无序接入电网,这势必会对原有系统造成恶劣影响。电动汽车无......
提出了对日负荷进行预测的新方法.基于自适应滤波算法进行预测,在预测过程中对原始数据进行新陈代谢处理,且根据预测日的属性对预......
介绍数据挖掘技术的基本概念、任务及其主要方法,重点探讨了数据挖掘用于负荷预测中的基本步骤,提出了构筑于数据挖掘基础上负荷预......
小波变换在时域和频域都具有良好的局部化性质，在电力系统负荷预测中得到了广泛应用。小波变换的实质是卷积运算，在负荷预测过程中存......
摘 要：该文使用支持向量机中的两种核函数，采用grid-search算法、遗传算法、粒子群算法优化参数，建立对吉林市某小区燃气管网日负荷预......
Elman神经网络是一种动态反馈网络,对历史状态敏感,具有短期记忆功能和处理动态信息的能力,可以建立动态、非线性电力负荷预测模型......
电力系统负荷预测结果的准确性关系到电力系统的调度运行、生产计划和供电质量，为此在研究短期负荷预测中应用了粒子群PSO和BP神经......
提出了一种新的基于改进Elman网络的燃气日负荷预测模型，不仅考虑了隐层节点的反馈，还考虑了输出层节点的两个反馈。模型中综合考虑......
在对短期负荷数据相关特性及判别结果进行分析的基础上,以吉林地区实际负荷为例,比较、分析了统计相似日负荷的均值和方差,提出合......
输电网短期负荷预测是电力调度的基本依据。文中基于点模式策略 ,并借助模拟退火算法 ,提出了一种短期负荷预测的新方法。从模式的......
为了有效提高天然气短期负荷预测的准确度,提出了一种集成果蝇优化算法和SVM(Support Vector Machine)的混合优化策略FOA-SVM。首......
为了提高居民日负荷预测精度,基于自下而上的建模思想,提出一种模块化的群体居民用户日负荷预测方法.考虑外界因素和用户自身用电......
综合应用人工神经网络、模糊理论等智能技术,着重考虑天气因素对电力负荷的影响,确定了一种有效的电力系统短期负荷预测方法.并应......
建立了以馈线开关为节点、以馈线为边的配电网简化模型 ,并采用负荷作为节点和边的权 ,给出了节点的负荷与边的负荷的关系。采用对......
针对某市的电力负荷的结构和特性，提出了一种基于维纳滤波的短期电力负荷预测算法。预测模型分为两个部分：固有模型和趋势模型。利用......
电能是一种广泛使用的能源形式,随着“两个替代”(在能源的开发上实现清洁替代,在能源的利用上实现电能替代)的不断推进,电能将在......
作为未来重要的电力用户,商业园区建设将成为智能电网建设的重要内容之一。商业园区中储能系统最基本的作用是进行负荷侧的削峰填......
在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网......
燃气壁挂炉采暖与集中供热相比，因为节约能源，便于计量，舒适性强，易于操作等优点，最近几年得到快速发展，用户数量与日俱增。面对燃气壁挂......
本文针对具有波动和增长二重趋势的季节周期性时间序列,首先利用ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S乘积模型对原序列进行识别和拟合;然后对其残......
电力系统日负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要的日常工作，其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电......
电力系统日负荷预测对电网的运行、调度和安全性有重要指导性意义。提出了一种基于自适应粒子群算法（FAPSO）与支持向量机算法（SVM）融合......
