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摘要: 随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速。为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础。针对当前公共楼宇空调系统日前负荷预测累积误差大的现象,提出对日前24 h单独建立负荷预测模型的并行预测策略。然后融合主成分分析和模糊C均值聚类对数据进行预处理,形成合适规模及变量维度的训练数据,将其作为支持向量机预测模型的输入,并通过粒子群算法对SVM 的模型参数进行自适应寻优。以实际公共楼宇空调负荷历史数据为基础,对比分析所提出的算法与串行预测策略及传统交叉验证试凑参数的SVM 预测算法,结果表明提出的方法充分利用了公共楼宇空调负荷的特点,预测精度高、速度快。 相似文献
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为解决配电系统中网络资源利用率低、网络损耗大的问题,设计了一套配电系统对配电网进行动态重构,构建出改进型混沌进化算法模型以优化网络配置。改进型混沌进化算法模型融合反向传播(back propagation, BP)神经网络算法模型,通过混沌进化算法模型对重构后的配电系统进行优化,通过BP神经网络算法模型提高优化的精度,结果提高了配电系统优化调度能力。试验结果表明,提高了优化能力和网络资源利用率,降低了网络能耗。 相似文献
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为了确定30NiCrMoV12高铁车轴钢在连续冷却过程中的相变类型,研究了大直径高铁车轴钢淬火时截面上不同冷速下的相变组织.结果表明:在0.01~2℃/s的冷速范围内,实验钢的相变组织主要为贝氏体和马氏体.在0.01~0.5℃/s的冷速区间形成的贝氏体形貌复杂多样.随冷速升高,实验钢的组织依次为粒状贝氏体(GB)、上贝氏体(UB),以及板条束较粗的下贝氏体(LB1)和较细的下贝氏体(LB2).透射电镜下组织观察表明,在冷速更快、转变温度更低条件下形成的LB2,其贝氏体板条更细小,板条中碳化物更密集细小,位错密度更高,显微硬度亦比LB1高出约30 HV0.05.30NiCrMoV12钢具有良好的淬透性,全尺寸大直径车轴在水淬状态下从表层到心部的微观组织依次是马氏体、下贝氏体LB2、下贝氏体LB2+LB1,基本能够保证截面组织和性能的均匀性,满足高铁车轴的均质化要求. 相似文献
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由于用户的快速发展导致局部区域无线网络拥塞和部分地区基站分布不合理,掉话率有上升趋势,需要对佛山CDMA网络进行1X扩容.从全网的话务量,拥塞状况、201频点载扇分布和传输资源需求四个方面进行需求分析,并提出扩容方案. 相似文献
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对于基于人工神经网络的短期负荷预测来说,日期类型(星期几)是需要考虑的重要影响因素。通常,日期类型系数被编成7位二进制码作为神经网络的输入变量。该文提出一种日期类型系数的确定方法,将日期类型系数编为1位输入变量,由于精简了输入量,从而提高了预测精度。该日期类型系数通过计算不同日期类型的负荷–气温散点图的拟合曲线、并估计不同日期类型的负荷之差得到。为了消除夏季气温累计效应对负荷的影响并得到更清晰的负荷日期特征,该文采用一种基于遗传算法的气温修正方法,对气温变量进行修正。最后通过对苏州的实际负荷数据预测验证了方法的有效性。 相似文献
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