基于人工神经网络的负荷数据预处理

对历史负荷数据进行处理是提高电力系统负荷预测精度首先要解决的问题。脏数据处理的过程就是对于含有脏数据的负荷曲线模式的辨识过程。首先利用自适应共振网络(ART网)对日负荷曲线进行分类,确定出每一类负荷曲线的特征曲线;然后用超圆神经网络(CC网)对特征曲线进行脏数据辨识;最后利用扩展短期负荷预测方法对脏数据进行修正。对某市2002年8月份的数据进行脏数据辨识,结果证明所提出的模型对脏数据的平均检测率为92.11%,效果令人满意。采用该处理过的历史数据对某市2002年8月14日的负荷进行预测,结果表明,利用该方法处理后的数据进行负荷预测提高了负荷预测的精度。     

短期发电权交易对系统网损的影响

采用基于直流潮流方程的方法计算发电权交易对系统网损的影响, 该方法计及了每个潮流状态, 更符合发电权交易改变潮流的实际情况. 通过分析代发交易电量进行的机理与过程, 针对日发电权交易模式下在交易时段平均分摊交易电量的不合理做法, 采用3次样条插值方法, 拟合出一条可根据交易电量进行调整的交易电量分摊曲线, 从而代替传统的平摊方法. 通过IEEE13节点算例, 并结合3种情况验证了该方法的合理性.     

药店经营模式探讨

国外药店经营模式的基础上,结合我国的药店经营模式的几种现有模式,本文探讨药店选用多元化经营模式的方式和方法。