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国家电网公司科技项目(NC2012065)

作品数:3 被引量:90H指数:2
相关作者:林扬宇易弢包宇庆宁佳汤奕更多>>
相关机构:东南大学国网福建省电力有限公司福建省电力有限公司更多>>
发文基金:国家电网公司科技项目国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:电气工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电气工程

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇仿真
  • 2篇负荷预测
  • 1篇动态优先级
  • 1篇短期负荷预测
  • 1篇需求响应
  • 1篇移峰填谷
  • 1篇月度
  • 1篇气象因素
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇小波分析
  • 1篇基于小波变换
  • 1篇工神经网络
  • 1篇波变换
  • 1篇人工神经网

机构

  • 2篇东南大学
  • 2篇国网福建省电...
  • 1篇福建省电力有...
  • 1篇国网福建省电...
  • 1篇国网福建省电...

作者

  • 3篇林扬宇
  • 2篇包宇庆
  • 2篇易弢
  • 1篇汤奕
  • 1篇陈凤云
  • 1篇宁佳
  • 1篇陈彬

传媒

  • 2篇计算机仿真
  • 1篇电力系统自动...

年份

  • 3篇2014
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
考虑气象因素和日期类型的短期负荷预测被引量:10
2014年
为电力系统的合理安排,设计了一种计及气象因素和日期类型的短期负荷预测方法。首先,通过对典型日负荷数据的分析,论证了短期负荷数据具有随日周期、周周期和天气类型以及气温等相关气象数据的变化规律;然后,以过去24小时负荷数据、日期类型以及天气、温度的数据作为系统输入量建立基于反向传播神经网络(BP ANN)的负荷预测模型;最后,对预测模型进行了仿真验证,仿真结果表明,相比于不考虑气象因素和日期类型的负荷预测方法,可大大提高短期负荷预测的精度。
林扬宇易弢陈彬包宇庆
关键词:负荷预测人工神经网络气象因素仿真
基于小波变换的月度负荷分析及混合预测被引量:2
2014年
为了合理安排电力系统的中期运行计划,针对月负荷曲线的特点,提出一种基于小波变换、无偏灰色预测模型和RBF(径向基函数)神经网络的月度电力负荷混合预测方法。首先,基于小波变换将月负荷历史数据进行分解,表明月度负荷具有连续增长和周期性波动的特征分量。其次,针对各分量不同变化规律,分别采用不同的预测法进行预测:针对连续增长的分量,采用无偏灰色预测模型进行预测;针对周期性波动的分量,采用RBF神经网络法进行预测。最后,将各分量的预测结果进行重构,得到未来几个月的负荷曲线。仿真结果表明所提出的月度负荷分析和预测方法是准确有效的。
易弢陈凤云林扬宇包宇庆
关键词:负荷预测小波分析神经网络仿真
基于电力需求响应的智能家电管理控制方案被引量:78
2014年
运用智能电力需求响应(DR)技术,有效整合用户侧电网响应潜力以提升电网运行的安全性、稳定性和经济性值得深入研究。以居民用户为例,利用智能电网双向交互能力,提出了智能家电管理(HAM)系统及其控制方案。建立了不同家电的控制模型,并根据家电运行特点提出了家电舒适度指数的概念。在满足DR用电要求并尽量满足用户舒适度的前提下,根据家电实时状态在线计算其动态优先级,并按照优先级顺序执行负荷控制决策。分析了不同家电参与DR后,对改善电网负荷曲线的作用。从电力公司与用户两方面分析了所提控制方案的控制效果。仿真结果验证了智能家电控制方案的合理性。
汤奕鲁针针宁佳林扬宇
关键词:需求响应移峰填谷动态优先级
共1页<1>
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