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文檔簡介
1、近年來隨著電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進(jìn),電網(wǎng)智能化成為一種趨勢,對涉網(wǎng)機組有功調(diào)節(jié)性能的預(yù)測研究,則能夠幫助電網(wǎng)掌握機組的有功調(diào)節(jié)運行性能,并做出有意義的預(yù)測,以便于智能電網(wǎng)在調(diào)度控制方面做出更好決策。
本文研究的涉網(wǎng)機組有功調(diào)節(jié)性能具體指機組AGC時的變負(fù)荷速度和機組AGC時的變負(fù)荷響應(yīng)時間。預(yù)測這些量的影響因素眾多,相互之間耦合性強,過程復(fù)雜,本文對此提出了一種采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,并采用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的預(yù)測方法。
文
2、中數(shù)據(jù)采集自電廠分散控制系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)庫,首先采用了小波降噪的方法對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并給出了得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出數(shù)據(jù)的方法。
然后利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型。選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)作為測試樣本,對網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果進(jìn)行檢驗,并與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比,總結(jié)優(yōu)缺點。測試結(jié)果驗證了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的預(yù)測精度和泛化能力。對上述預(yù)測對象分別進(jìn)行了預(yù)測,并對結(jié)果進(jìn)行了分析。
在優(yōu)化方面,本文采用改進(jìn)粒子群算法,通過粒子變異等
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