开发与利用新能源是我国21世纪的重要能源战略。风能是一种“取之不尽，用之不竭”、环境友好的可持续性能源，已受到了越来越广泛的重视，并成为发展最快的新型能源。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点，随着大量的风力发电接入电网，势必会对电力系统的安全、稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战，从而限制风力发电的发展规模。风电场短期风速和发电功率预测是解决该问题的有效途径之一。中国的风电场大都是集中的、大容量的风电场，而且处于电网建设相对比较薄弱的地区，因此，中国更需要进行风电场短期风速和发电功率预测的研究，而发电功率的预测主要源自风速的预测。在此背景下，选择风电场短期风速预测方法作为主要研究内容，主要包括以下几个方面： 首先运用统计学方法来分析风速的时间序列特性及其预测方法和应用特点，说明现实中的风速序列具有很强的非平稳性。然后运用具有“数字显微镜”之美誉的小波变换来分析历史纪录的风速数据，通过运用二进正交小波变换Mallat算法对香港和河西走廊地区风速序列进行分解和重构，分离出风速序列中的低频信息和高频信息。对Mallat算法分解后的信号，运用最小二乘支持向量机分别进行向前一步预测，然后再把各预测结果合成，得到预测值。建立了基于小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。应用Matlab对该算法进行了仿真，仿真试验表明，小波变换是非平稳风速序列时频分析的有效工具，对风速序列的高频和低频信息起到很好的分离作用；最小二乘支持向量机的应用提高了预测的准确性。应用香港地区与河西走廊地区小时平均风速历史数据，验证了方法的有效性。
上传时间： 2013-04-24
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本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报，主要进行了以下工作： 1．了解电力系统短期负荷预报的现状，总结国内外的研究方法。 2．深入学习神经网络及其相关知识，设计出用共轭梯度算法改进的BP网络，并将它应用于负荷预报中，收到了很好的效果。相比普通的BP网络，不但预报精度大大提高，而且学习时间也缩短许多。 3．学习小波理论，尝试将小波分析与神经网络相结合，设计出一种小波神经网络，并将其用于负荷预报，收到了很好的效果。 4．提出一种新型神经网络，即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络，尝试将其用于负荷预报，同样收到了很好的效果，并且将三种方案进行了比较。
上传时间： 2013-11-20
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简单的讲解语言,非常实用,使你在短期内就能熟练掌握其变成技巧
标签： 语言
上传时间： 2014-01-02
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软件工程师的教案及课件,但成教老师上课用,适用于短期的培训.
上传时间： 2013-12-20
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单片机基础教程帮助初学者在短期内掌握单片机基础知识
上传时间： 2014-01-01
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本程序是采用遗传算法和人工神经网络对短期负荷做出预测，具体说明将压缩包解压即可看到
上传时间： 2014-11-13
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程序员对代码所做的为了满足短期利益代码改动，或再没有完全清楚增个架构下的改动，都很容易是代码失去它的清晰结构，偏离需求或设计。而这些改动的积累很容易使代码偏离它原先设计的初衷而变得不可立即和无法维护。 Refactoring则帮助重新组织代码，重新清晰的体现结构和进一步改进设计。
上传时间： 2013-12-22
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开发的指数平滑发用于短期负荷预测，已经用于实际工程
标签： 负荷预测
上传时间： 2015-08-10
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用matlab实现的自回归时间序列预测电力短期负荷，已经用于实际的工程
上传时间： 2015-08-10
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用混沌理论和广义回归神经网络进行短期负荷的预测，取得了满意的效果
上传时间： 2013-12-09
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