bp神经网络对短期电力负荷的预测
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负荷预测技术资料
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负荷预测技术是电力系统规划与运行的核心，通过先进的算法模型对未来的电力需求进行精准估计。广泛应用于电网调度、能源管理及智能城市建设等领域，有效提升能源利用效率和供电可靠性。掌握负荷预测方法不仅能够帮助工程师优化系统设计，还能在节能减排方面发挥重要作用。本页面汇集了1337份精选资源，涵盖理论研究与实践案例，助力您深入理解并应用这一关键技术。
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小波神经网络对短期电力负荷的预测，带有小波程序，神经网络程序，输入为归一过的数据...
GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用
为了预报电力系统负荷，采用GRNN（广义回归网络）的方法，通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型，用MATLAB7.0仿真，达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高，避免了BP网络预测同样的数据库，算法冗长，网络预测结果不稳定的缺点，GRNN网络具有更好的预报精...
风电场短期风速预测研究.rar
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...
火电厂单元机组协调控制系统的研究.rar
本文以单元机组协调控制系统为研究对象，在分析了协调控制系统特性的基础上，总结了实际运行的协调控制系统中存在的问题和影响控制效果的原因。把汽包锅炉单元机组简化为一个具有双输入、双输出的被控对象以及做了一些合理假设的前提下对协调控制系统建立的动态数学模型进行分析。 从快速满足电网负荷指令的需求，抑制各种...
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