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针对短期风电出力预测精度不足的问题,在分析目前各基本预测方法的基础上,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的短期风电出力组合优化方法.结合模糊C均值算法来调整系统前进参数和结论参数,提高系统参数寻优的效率.结果表明,该方法能够很好地处理非线性组合规划问题,从而有利于风电消纳.所提方法能够很好地克服单一方法在风电出力预测精度上的不足,更好地满足风电实际运行环境下的精度要求. 相似文献
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为实现对电网投资效益的科学评价和预测,利用决策模型,提出一种电网投资效益评价方法。根据电网投资效益评价相关需求,构建相应的关联属性集,同时,利用关联特征融合法,对相关模糊属性特征进行科学分解处理,采用定量递归分析法,完成对递归图的构造,该递归图可以精确地表示出电网投资效益数据集。采用决策树分析法,对递归图进行规则性分析,得出系统、完整的电网投资效益评价数据集,并从这些数据集中选出相应的图谱特征量。采用相关性检验分析法,对最终评价样本进行回归分析,提高电网投资效益评价和预测能力。仿真结果表明:所提出的电网投资效益评价方法具有较高的可靠性和可行性,提高了效益评价定量分析能力。 相似文献
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基于卫星网络半实物仿真环境的结构和特征,设计了卫星网络管理仿真系统的体系结构;针对卫星网络管理系统必须兼容现有SNMP设备的需求,设计了半实物仿真系统中卫星网络管理协议与SNMP协议的转换机制;最后给出了卫星网络管理仿真系统的数据流程实现。 相似文献
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发电统计数据是我国实施电力监管的重要依据,其中的发电厂用电率作为反映电厂生产效能、论证节能降耗情况的关键指标,验证其上报数据的真实性和准确性十分重要。为此,提出一种基于预测模型的发电厂异常数据辨识方法。该方法首先利用Adaboost改进非线性有源自回归模型(NARX)神经网络构建发电厂用电率预测模型,通过不断引入上报值以动态的方式对当前时刻发电厂用电率进行预测。当发电厂用电率时间序列出现突变时,残差时间序列会出现明显的增大或减小,进而利用孤立森林算法得到各残差向量组的异常分值从而辨识出异常点。最后,利用该方法对注入了虚假数据的实际发电数据进行辨识,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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