【摘 要】
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短期电力负荷预测是电力调度部门的重要工作。随着经济发展和电力市场的不断完善,负荷预测工作直接影响电力系统的经济效益和社会效益,其精度要求也越来越高。而短期电力负荷受到天气等众多不确定性因素影响,其变化规律复杂,预测难度较大,随着负荷预测精度要求越来越高,单一模型预测手段已经捉襟见肘,本文根据湖州电网负荷变化周期性规律以及地区负荷基数较小、预测精度易受天气因素影响的特性,提出一种基于同类型日的新息峰
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短期电力负荷预测是电力调度部门的重要工作。随着经济发展和电力市场的不断完善,负荷预测工作直接影响电力系统的经济效益和社会效益,其精度要求也越来越高。而短期电力负荷受到天气等众多不确定性因素影响,其变化规律复杂,预测难度较大,随着负荷预测精度要求越来越高,单一模型预测手段已经捉襟见肘,本文根据湖州电网负荷变化周期性规律以及地区负荷基数较小、预测精度易受天气因素影响的特性,提出一种基于同类型日的新息峰谷差值标么化倍比平滑法与BP神经网络加权组合的预测模型。历史负荷数据的质量对负荷变化规律的总结和归纳意义
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变压器作为电力系统中不可或缺的设备之一,一旦其出现故障会给系统带来严重的停电事故。据相关文献显示,因绕组匝间短路引成的变压器故障占变压器故障总数的比例比较大。在实际运行过程中,当绕组发生较轻微的匝间短路时,变压器仍能够运行,若长时间带故障运行可能会导致更为严重的后果甚至损毁变压器。因此,研究变压器匝间短路的检测方法,具有重要的理论意义和工程实际意义。本文结合变压器的电磁理论知识,通过分析得到变压器
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