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采用灰色预测控制算法的发电机最优励磁控制 总被引:2,自引:0,他引:2
在最优控制策略的基础上,提出了一种基于灰色预测控制算法的发电机最优励磁控制规律。采用GM(1,N)模型对各状态变量进行预测,根据最优控制理论求出含有预测信息的各状态变量的最优反馈增益,从而得到具有预测信息的最优控制量。灰色预测控制理论中灰色建模和“超前控制”的思想较好地弥补了线性最优控制理论中精确线性化和“事后控制”的不足。对单机无穷大系统的仿真结果表明,基于灰色预测控制算法的发电机最优励磁控制规律可明显改善电力系统在大小扰动下的动态特性,并且具有响应速度快的特点。 相似文献
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针对电力负荷非线性、预测条件多样性、预测模型参数设置主观性等问题,提出一种基于强适应性的日均负荷日期映射法、高非线性拟合性能的门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)和强搜索性能的改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)相结合的ISSA-GRU(ISGU)混合模型进行短期电力负荷预测(Short-term Load Forecasting, STLF)。首先,利用日均负荷日期映射法对星期-节假日因素进行映射,解决该因素因非数字化导致不易输入预测网络的问题。随后,从诸多相关因素中筛选出高度相关特征值,以此解决预测条件多样性问题。最后,构建GRU网络进行负荷预测,并引入ISSA算法对GRU网络参数进行客观配置。为验证ISGU混合模型的有效性,采用新加坡电力负荷数据进行实验,并将实验结果与现有算法进行比较。实验结果表明,所提方法对STLF具有良好性能,有效提高了STLF统计标准的精度指标。 相似文献
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基于灰色关联度与 LSSVM 组合的月度负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
由于月度负荷的二重趋势特性,其变化呈现出复杂的非线性组合特征,使预测精度一直不能达到令人满意的结果.针对月负荷的二重趋势特性和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)存在的数据输入维数大、训练时间长等缺点,提出一种基于灰色关联度与LSSVM 组合的月度负荷预测方法.该方法通过计算灰色关联度来选择训练样本,选取 LSSVM 进行样本训练;将与待预测月高度相似的历史月负荷作为 LSSVM 的训练样本输入,剔除了冗余数据,减少了输入维数,提高了预测精度.通过实例验证和结果对比,证明了该方法可显著提高月负荷预测的精度. 相似文献
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短期负荷预测(short-term load forcastings,STLF)对电力系统的经济和安全运行有着重要的作用。为提高短期负荷预测的精度,根据短期负荷的基本特性,提出了一种将相空间重构理论(phase space reconstruction space,PSRT)与Elman神经网络相结合的短期负荷多步预测模型。首先利用PSRT重构相空间的吸引子,然后用Elman神经网络来拟合相空间吸引子的多步演化,其中利用空间欧氏距离来选取Elman网络的输入样本。通过对广西电网短期负荷预测的分析表明,该多步预测方法是有效可行的。 相似文献
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灰色GM(1,1)模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,导致对某些变化规律的负荷预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限性。对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度。 相似文献
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基于相空间重构理论和优化递归神经网络结合的短期负荷预测方法 总被引:2,自引:1,他引:2
根据电力负荷序列的混沌特性,提出以相空间重构理论和优化递归神经网络结合的电力系统短期负荷预测方法,以相空间重构理论确定递归神经网络输入维数;训练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,并按预测相点步进动态相轨迹生成;优化递归神经网络是以双重遗传算法来确定递归神经网络的隐层结构和权值,总体寻优性可抑制伪近邻点的影响,保证提高预测精度及其稳定性。对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,证实其比传统神经网络预测模型能有效地提高预测精度0.8%。因此,所研究的预测模型和方法在实际预测领域有较高的实用价值。 相似文献
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粒子群优化的灰色模型在中长期负荷预测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对GM(1,1)模型的局限性及在负荷预测中存在的问题,提出了一种基于粒子群优化的灰色模型.粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化灰色模型的背景值及初始值修正值,能较好地提高电力系统中长期负荷预测的精度.在虚拟仪器LabVIEW平台上进行仿真,验证了所提方法的有效性. 相似文献
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优化相空间近邻点与递归神经网络融合的短期负荷预测 总被引:14,自引:5,他引:14
根据在相空间重构拓扑近邻点的时间演化原理,提出了优化近邻点(optimal neighbor points,ONP)的短期负荷预测(Short-term load forecasting,STLF)法,它可克服伪近邻点在高嵌入维对局域动力学估计的不利影响,以提高预测精度。在此基础上,又提出ONP与递归性时延神经网络(Tune Delay Neural Network,TDNN)模型融合的STLF法,具有动态性能的TDNN是按优化近邻相点的演化轨迹构造,是属于对预测点跟踪的智能辩识动态行为模型。它能增强模型对系统动力学的联想性和泛化能力,使预测精度提高一倍以上。该文经两类不同负荷系统周、日预测仿真测试,证实所研究的预测模型能有效、稳定地提高预测精度,且有高的适应能力,为基于相空间理论预测法用于实际取得有效的进展。 相似文献
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风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了实现风电机组故障预警和智能状态检修,提出了风电机组运行状态趋势的灰色非等间隔预测研究。首先,考虑不同间隔段历史数据所反映机组趋势和变化规律差别,对监测数据抽取多组非等间隔时间序列,利用平均弱化缓冲算子,分别建立非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。其次,引入关联度概念,选择各组非等间隔灰色预测值与实际值之间最大关联度的预测结果,应用建立的灰色关联组合预测模型,对某850kW变速恒频风电机组的发电机转速及部件温度等运行状态参数进行预测。最后,对某2MW风电机组运行转速进行预测,并与反向传播(BP)神经网络和支持向量机方法的预测结果进行比较,结果表明风电机组运行状态参数的非等间隔灰色预测具有较高的精度。 相似文献
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《Electric Power Systems Research》2006,76(6-7):541-548
The main objective of short term load forecasting (STLF) is to provide load predictions for generation scheduling, economic load dispatch and security assessment at any time. The STLF is needed to supply necessary information for the system management of day-to-day operations and unit commitment. In this paper, the ‘time’ and ‘temperature’ of the day are taken as inputs for the fuzzy logic controller and the ‘forecasted load’ is the output. The input variable ‘time’ has been divided into eight triangular membership functions. The membership functions are Mid Night, Dawn, Morning, Fore Noon, After Noon, Evening, Dusk and Night. Another input variable ‘temperature’ has been divided into four triangular membership functions. They are Below Normal, Normal, Above Normal and High. The ‘forecasted load’ as output has been divided into eight triangular membership functions. They are Very Low, Low, Sub Normal, Moderate Normal, Normal, Above Normal, High and Very High. Case studies have been carried out for the Neyveli Thermal Power Station Unit-II (NTPS-II) in India. The fuzzy forecasted load values are compared with the conventional forecasted values. The forecasted load closely matches the actual one within ±3%. 相似文献
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基于混合算法的短期负荷预测模糊建模 总被引:3,自引:0,他引:3
结合最小二乘(LS)辨识以及一种基于进化规划(EP)和粒子群优化(PSO)的混合进化算法EPPSO,针对对温度比较敏感的夏季负荷,提出一种3阶段短期负荷预测(STLF)算法。在第1阶段,应用LS设计模糊基函数网络(FBFN)完成STLF模糊空间划分;第2阶段,首先拓展FBFN成一阶Sugeno模糊模型,然后应用EPPSO调节其前件参数同时训练后件参数,最后将前述模型用于STLF得出的预测误差看做一个新的时间序列,并仅用气象因素对其进行辨识,可以用回归模型表示该辨识模型,进而应用LS进行辨识。文中提出的STLF模糊建模策略主要贡献于受气象因素影响较大的夏季负荷。仿真部分对浙江省电力公司的实际负荷进行了预测,与其他方法的比较结果证明该方法具有良好的预测性能。 相似文献
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Short term load forecasting (STLF) is an integral part of power system operations as it is essential for ensuring supply of electrical energy with minimum expenses. This paper proposes a hybrid method based on wavelet transform, Triple Exponential Smoothing (TES) model and weighted nearest neighbor (WNN) model for STLF. The original demand series is decomposed, thresholded and reconstructed into deterministic and fluctuation series using Haar wavelet filters. The deterministic series that reflects the slow dynamics of load data is modeled using TES model while the fluctuation series that reflects the faster dynamics is fitted by WNN model. The forecasts of two subseries are composed to obtain the 24 h ahead load forecast. The performance of the proposed model is evaluated by applying it to forecast the day ahead load in the electricity markets of California and Spain. The results obtained demonstrate the forecast accuracy of the proposed technique. 相似文献
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Guo-Dong Li Shiro Masuda Daisuke Yamaguchi Masatake Nagai 《IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering》2009,4(4):570-577
The PID control algorithm has been widely applied in many industry control system to solve efficiently the control problems of manufacturing processes. However, PID control algorithm belong to “delay control”, because it functions on basis of the actions occurred in the system. Thus the control accuracy in real-time is limited. In this paper, in order to realize the accurate control in real-time, the grey model based on grey system theory is first proposed to combine with PID control to establish the control system. We define the proposed control system as grey PID control system. Then the cubic spline function is integrated into the grey model. to enhance the control accuracy of system. To further improve the performance, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is employed to optimize the parameters of PID algorithm. Finally, we validated the effectiveness of the proposed control system by computer simulation. © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc. 相似文献