电力系统短期负荷预报的动态神经网络方法

提出了一种用于电力系统短期负荷预报的动态神经网络模型。这种模型同时兼顾了时序法和相关法的特点，将日期特征量，气象特征量及一天的多个有功负荷水平作为神经网络的输入信息，通过对输入信息动态，灵活地处理，利用有监督的学习算法对神经网络进行训练，再预测下一天相应时间点的多个有功负荷，以提高有功日负荷的精度和方法的适应性，为电力系统经济负荷分配提供可靠的依据。     

用于短期电力负荷预报的人工神经网络方法

提出了一种新的短期电力负荷预报方法。该法首先将小时电力负荷解成增长趋势、日模式、周模式、气候敏感及随机变动等分量，然后应用人工神经网络等方法对各分量分别预报，最后由各负荷分量相失加得到小时负荷预测值。并以我国某省实际电力系统负荷预报为例，说明了所提方法的有效性。     

一种电力系统中长期负荷预测方法

提出了一种电力系统中长期负荷预测的方法－时间序列的指数平滑法。该方法适用范围广，具有较强的预测精度，并通过实例计算，结果表明预测精度满足要求，证实了这一方法用于系统中长期负荷预测的可行性。     

短期负荷预报的灰色系统方法

采用一种改进型的灰色预测方法即灰色校正变模型法对电力系统的短期负荷进行预测。该方法的特点是能根据电力负荷在不同预测点的变化趋势，自动选择在给定预测点上误差最小的预测模型，并针对电力负荷的季节性，周期性变化的特点，有用系数法进行修正，从而给出各预测点的最佳预测结果。     

人工神经网络进行电力系统短期负荷预报的几个问题的探讨

研究了利用人工神经网络进行电力系统短期负荷预报中常会遇到的几个问题,提出了考虑年负荷增长率、极端气候、节假日问题及历史负荷资料少带来的预报误差的一些极为新颖的斛办法。实例证明,这些办法明显地改善了预报结果,使人工神经网络进行电力负荷短期预报的应用更适应于实际的要求。     

模糊神经网络在短期电力负荷预报中的应用

提出了一种用于短期电力负荷预报的模糊神经网络方法,该方法可以直接由模糊信息预测出未来一天或一周的各小时负荷,文中通过实际算例验证了所提模型和方法的有效性。     

基于一种改进的地区性电力系统短期负荷预测方法

电力系统短期负荷预测是电力系统运行管理和实时控制所必须的基本内容,预测结果的准确性对电力系统的安全、优质,经济运行具有重要意义.为提高电力系统短期负荷预测精度,采用三层BP型人工神经网络来建立短期负荷预测模型,将影响负荷的主要因素作为数据样本,进行网络的自我训练和学习,并且在训练和学习的过程中引入误差反方向传播算法(即BP算法)来修正神经网络的连接权重,从而达到对负荷预测模型的改良和完善,进一步贴近实际的负荷变化,其预测的精度也较高.     

电力系统短期负荷预测方法综述

短期负荷预测是电力系统安全经济运行的基础.介绍了电力系统短期负荷预测基本方法原理与特点,说明了各种方法的优缺点以及应用的局限性.     

电力系统短期负荷预测

应用经济学中市场需求预测的季节性交乘趋势模型预测城市电网的电力短期负荷，与线性递推最小二乘法估计的ＡＲ模型ＡＲＭＡ模型，分解组合模型和基于卡尔曼滤波的状态空间法比较的结果表明，其计算精度和效率均较优，在此基础上，结合我国电网运行的实际情况，提出一种新的法定节假日的预测方法－基础年选择法，获得满意计算结果。     

基于人工神经元网络的电力系统短期负荷预报的实用计算

本文针对贵州电力系统日负荷的特点，提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）的ＢＰ模型进行电力系统提前２４小时的短期负荷预报的实用计算方法。进一步对ＢＰ模型的隐合层数和隐合节点数的选取进行定性的分析，同时探讨学习因子和动量项对学习收敛的影响分析，预测方法及结果得到肯定。     

改进的移动渐近线算法求解无约束优化问题

对于求解无约束优化问题,提出一个改进的移动渐近线方法。基于信赖域方法和滤子技巧,该方法的全局收敛性得到证明。数值结果也说明了算法的有效性。     

融雪径流实时预报的一种新方法(英文)

本文根据水力学中的连续方程和扩散方程,用Jones公式■θ/■x≈-1/c-■θ/■作引导,借助于差分方程的概念,推导出融雪径流预报的概念模型Q_((t+1))=A_((t))Q_((t))+B_((t))I_((?))+C_((t))I_((t-1)) 由卫星影象统计出的雪盖面积作输入I(t),可代入上述概念模型以建立一种新型预报方法。经用龙羊峡入库融雪径流资料验三,效果比较理想,模型参数稳定,对生产部门具有实用意义。     

微机售电管理系统

微机售电管理系统由安装在供电局的售电管理系统、用户使用的“电卡”及单相智能电能表组成。由“电卡”把供电部门与用电单位联系起来,从而实现对现行用电制度的改革。介绍了硬件、电卡写读原理及系统软件。     

一种改进Mask R-CNN的运动目标定位方法

针对在复杂场景下传统算法对运动目标分类精度不高且无法直接输出关键点空间坐标这一问题,本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的运动目标定位方法。该方法在TensorFlow 框架下采用自制数据集预训练提取多尺度的卷积,将采集到的网络视频流通过RoIAlign算法处理获得像素级的特征并匹配SIFT特征点建立空间坐标系统,在空间约束下结合Kalman filtering补偿运动轨迹,通过投影变换矩阵将像素坐标转换为世界坐标。实验表明该方法提高了模型在干扰背景下的鲁棒性,平均误差在8cm以内,实现了在复杂场景下可以获得实时高精度的定位信息。     

液压高动态系统仿真模型的一种有效数值方法

液压高动态系统(如液压振动系统)含有大量非线性量,模型方程的病态率很高。本文介绍了一种处理这类问题的数值计算方法,说明了方法的稳定性、快速性及精度适应性。     

网络规划法在梯级水电站短期优化调度中的应用

用网络规划法对梯级水电站日负荷最优分配问题进行了探讨,提出了一种新的网络模型,在开机组合业已给定的条件下,直接将负荷分配到机组。还对算法进行了讨论,并在微机上对一个实际的梯级水电站进行了试算。计算结果表明该模型和算法是正确的、适用的。     

强非线性系统频响函数分析

用改进的ＬＰ方法将强非线性系统变换成一个具有小参数的系统,用多尺度法求出了变换以后的系统的频响函数,频率可以在所需范围内变化参４     

提高桩承载力的灌浆法研究

采用室内试验和实体模型试验的方法,了不同水泥掺和百分比αｗ时水泥土,桩土界面抗剪强度的变化规律及桩侧摩阻变化规律,总结出水泥土 ｃ,ψ值增率ＥＣｉ和Ｅｉ与ａｗ的关系式,桩土界面抗剪强度增率     

采用多项式逼近非线性系统的指定精度参数估计法

提出了一种采用多项式逼近非线性系统的指定精度参数估计法。此方法避免了传统方法对多项式阶数的经验估计，可以根据实际需要的精度确定多项式的阶数，同时获存多项式的参数估计。仿真结果说明了该方法的有效性。