2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩56頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、短期負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)發(fā)電計劃的重要組成部分,是調(diào)度合理安排電網(wǎng)運行方式、機(jī)組啟停計劃、交換功率計劃等的基礎(chǔ),準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測有助于提高電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性,短期負(fù)荷預(yù)測將發(fā)揮越來越重要的作用。本文利用小波變換結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報方法,分為3個階段:①對歷史負(fù)荷序列進(jìn)行小波分解;②利用合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別對各尺度域上的小波序列進(jìn)行建模和預(yù)報;③將各子序列的預(yù)報數(shù)據(jù)進(jìn)行小波重構(gòu),生成負(fù)荷序列的最終預(yù)報數(shù)據(jù)。算例采用西安市2002年7月

2、的負(fù)荷數(shù)據(jù)訓(xùn)練,預(yù)測8月7日當(dāng)天的負(fù)荷數(shù)據(jù),結(jié)果證明利用小波分解+小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法達(dá)到較好的預(yù)測結(jié)果。用相同的方法對2002年西安市6月負(fù)荷數(shù)據(jù)訓(xùn)練,預(yù)測7月8日當(dāng)天數(shù)據(jù),結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差。因為負(fù)荷預(yù)測受多種因素影響,尤其是在夏季,氣溫變化引起的負(fù)荷波動趨勢越來越明顯??紤]到2002年7月8日當(dāng)天氣溫較高,并且持續(xù)了10天的高溫天氣,雖然比較前一天溫度并沒有較大增加,但是負(fù)荷量卻顯著的增加。本文主要討論了熱累積效應(yīng)對負(fù)荷的影響,采用

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論