基于改进RBF神经网络的电力负荷预测
为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF) 神经网络, 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。 ...
为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF) 神经网络, 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。 ...
浙江大学电力系统建模与控制专著,高年级本科生及研究生教材,很经典,值得一看。...
为了改善风电场发电的稳定性,抑制风电引起的电压波动与闪变,提高含风电电力系统的稳定性问题成为重要的研究内容,本文在简要介绍风电的特点的基础上,针对风电并网带来的电能质量及稳定性等问题,阐述了基于能量调度技术的解决方案,详细介绍了基于模糊理论"最大-最小"算法的调度系统控制器和...
采用12位MAX 197对外部信号采样。采用全周波傅立叶积分算法,对采样信号进行处理,对电力系统的电压有效值、功率等特征量进行实时在线监测;采用全数字测量法测量相位差;并采用自适应技术调整采样间隔,消除非同步采样对计算造成的误差,利用PIC18F458捕获功能实时监测电力系统频率波动,修订采样间隔。...
Prony分析是获取系统振荡模式特征的一种非常有效的方法,它可以通过给定输入信号下的响应直接估计系统的振荡频率、衰减、幅值和初相位。本文基于Prony算法提出一种用振荡模式能量级鉴别电力系统大干扰下主导低频振荡模式的方法。...