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电力市场改革和分布式能源的并网给电网的运行和规划带来了许多不确定性的因素。为获取更准确、更综合的电力负荷预测值信息,提出一种基于K-means特征提取和改进高斯过程回归的短期负荷概率区间预测方法。首先利用历史负荷数据建立候选特征集,然后通过K-means的特征提取方法先对候选特征集进行分类,再利用K邻域内特征变量之间的互信息来选取负荷最优特征子集,并实时更新最优特征子集。为了准确捕捉电力负荷的时变特性,利用改进的高斯过程回归算法进行电力负荷概率区间预测,主要包括动态更新超参数和滑动窗更新训练样本集两个部分。实例表明,所提方法相比分位回归、高斯过程回归而言预测精度更好,所形成的预测区间具有更窄的区间宽度和更高的覆盖率,能为电力系统的运行规划提供更全面、更有效的负荷信息。 相似文献
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介绍了某220 kV主变压器气体继电器轻瓦斯保护动作的经过,利用变压器油色谱分析技术和电气试验对主变压器进行诊断,结合现场解体检查确认气体继电器轻瓦斯保护动作原因,是由于变压器内部磁屏蔽焊接部位过热熔化形成金属杂质,在油流的作用下附着在变压器铁芯表面和铁芯绝缘油道内部,造成铁芯多点接地形成较大环流而产生大量热量,导致变压器油色谱分析数据异常,变压器油中气体含量不断累积,使得油流达到气体继电器轻瓦斯保护动作值造成轻瓦斯动作.经过采取有效处理措施后,设备运行正常. 相似文献
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