潮州电网短期负荷预测研究

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负荷预测对电力系统的规划、生产和调度具有前瞻性的意义,电网负荷预测技术也引起了许多人的研究。为了提高短期负荷预测的精度,本文提出了一种基于小波—BP神经网络进行短期负荷预测的模型,把预测平均准确率从93.19%提高到96.53%。本文综述了目前负荷预测的研究现状,比较了各种方法的优缺点及适用范围,介绍了短期负荷预测的基本原理和过程。为了克服人工仅用神经网络进行短期负荷预测的不足,本文提出引入小波分析的人工神经网络算法以提高人工神经网络的预测的精确度。利用小波分析的多尺度分析,将信号序
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随着电力技术的发展和进步,配电网结构也随之复杂化,对继电保护装置自身性能要求也逐步增强。传统的继电保护装置虽然在不断进步,从最初的电磁型保护逐步到微机型保护,但是局限性依然存在,不能满足新型电网对其正确、快速、可靠三项基本指标的要求,此外传统保护一般只覆盖局部配电网,并不能考虑保护动作对整个配电网产生的影响。而广域保护理念的提出将继电保护引入一个全新的领域,借助日趋成熟的通信技术,使得广域范围内所
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太阳能辅助燃煤发电系统,能够实现太阳能热能与传统火力发电生产相互耦合,减少传统火力发电过程的燃煤消耗,有利于促进电力生产过程的节能减排。论文主要研究槽式太阳能辅助燃煤发电系统的能量分布特性和优化潜力,主要研究内容和成果如下:首先针对槽式太阳能集热场的工作运行特点以及某330MW火力发电机组各个设备的运行特点,建立了太阳能辅助燃煤发电系统的基本模型,通过对模型进行验证,确定该模型的准确性,作为进一步
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