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文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电气工程

主题

  • 1篇导纳
  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇电压
  • 1篇电压特性
  • 1篇电压稳定
  • 1篇电压稳定分析
  • 1篇短期负荷预测
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇重负荷
  • 1篇状态估计
  • 1篇状态估计算法
  • 1篇网络
  • 1篇静态电压
  • 1篇静态电压稳定
  • 1篇静态电压稳定...
  • 1篇局部均值分解

机构

  • 3篇东北电力大学
  • 1篇中国石油天然...

作者

  • 3篇王冰
  • 1篇徐海利
  • 1篇韩学军
  • 1篇游振华
  • 1篇李积捷
  • 1篇兰华
  • 1篇王春瑛
  • 1篇周凌
  • 1篇常家宁
  • 1篇刘涛

传媒

  • 2篇继电器
  • 1篇电测与仪表

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2008
  • 1篇2007
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
考虑负荷静态电压特性的重负荷节点静态电压稳定分析被引量:12
2007年
首先从理论上论述了负荷静态电压特性对静态电压稳定的影响作用。在功率供求关系紧张状态下,电压稳定临界区域电压陡降时负荷静态电压特性影响显著,应计及阻抗负荷和恒电流负荷对静态电压稳定的作用,使用综合负荷进行计算。同时,接近分岔点时采用负荷导纳描述负荷功率需求,使用负荷导纳模型法计算电压稳定极限值及PV曲线下半部分的值。对IEEE30节点系统进行仿真计算分析,结果证明了所提出方法的有效性,同时快速性和精确性得到了保证。
王冰游振华韩学军徐海利
关键词:电压稳定负荷导纳模型负荷电压特性
基于局部均值分解与神经网络的短期负荷预测被引量:10
2012年
短期负荷预测是电力系统调度和运行的基础,为了提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了基于局部均值分解和人工神经网络的电力系统短期负荷预测方法。该方法首先对负荷序列进行局部均值分解,针对分解后具有不同特点的各PF分量设定具体的神经网络参数进行预测,将各分量的预测结果进行重构得到最终的预测结果。仿真实验表明,LMD-BP神经网络的预测方法与传统的EMD-BP神经网络方法相比具有更高的预测精度,同时也验证了该方法的实用性和有效性。
兰华常家宁周凌王冰张镭
关键词:短期负荷预测局部均值分解人工神经网络
基于改进IGGⅢ和快速分解法的电力系统状态估计算法被引量:12
2008年
快速分解算法具有很好的收敛特性,既能处理支路上的量测量,又能处理节点注入型量测量,计算速度快而又节省内存,是工程上一种公认的状态估计的优良实用算法,但它无法处理实际运行的电网自动化系统中存在的少量粗差,从而使状态估计的结果严重偏离真值。通过分析比较几种典型的抗差估计方法,将基于IGGIII法的抗差估计方法与快速分解算法相结合,用于抗拒少量粗差对估计值的影响。由于考虑到在粗差较大时,利用具有淘汰区的IGGIII进行抗差估计可能会出现秩亏,信息矩阵出现奇异现象,系统不可观,导致状态估计不能进行,故该文对IGGIII法中的常数选取进行改进。算例结果表明,该改进算法具有良好的抗粗差能力和可靠的收敛性,收敛速度快,并能够将抗粗差和状态估计在计算过程中能同时顺利完成,不需要进行多次状态估计计算。
王冰李积捷王春瑛刘涛王野藤
关键词:电力系统状态估计
共1页<1>
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