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基于BP神经网络的电量预测及电费方案分析 被引量:1
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作者 路磊 于新钰 戎子琦 《低碳世界》 2024年第5期109-111,共3页
为帮助电力用户深入了解自身用电特性、电网电费方案,提升业务办理效率和服务水平,协助用户选择适合自己的电费方案,搭建电费方案选择的智能分析系统,提出基于反向传播(back propagation, BP)神经网络算法的电量预测算法。研究基于BP神... 为帮助电力用户深入了解自身用电特性、电网电费方案,提升业务办理效率和服务水平,协助用户选择适合自己的电费方案,搭建电费方案选择的智能分析系统,提出基于反向传播(back propagation, BP)神经网络算法的电量预测算法。研究基于BP神经网络的电量预测,并进行电费分析,通过实际案例验证电量预测算法的可行性。经验证,基于BP神经网络的电量预测算法有效提高了业务介绍、电费计算、电费方案分析的效率,具有较高的精度。 展开更多
关键词 电量预测 BP神经网络 电费预测
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基于改进Mask R-CNN的输电线路安全检测方法研究
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作者 王铭晟 《通信电源技术》 2024年第17期219-221,共3页
随着全球电力需求的持续增长和电力网络的不断扩展,输电线路的安全性与稳定性尤为重要。输电线路在连接发电厂和用户的过程中,承担着可靠输送电能的重要职责。为提升输电线路的安全,研究提出一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask Region C... 随着全球电力需求的持续增长和电力网络的不断扩展,输电线路的安全性与稳定性尤为重要。输电线路在连接发电厂和用户的过程中,承担着可靠输送电能的重要职责。为提升输电线路的安全,研究提出一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)的输电线路安全检测模型,并引入特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)对其进行改进。实验结果表明,在数据集尺寸为500时,改进Mask R-CNN模型的准确率为0.91,损失函数值为0.01。改进的Mask R-CNN模型能够有效提升输电线路缺陷检测的精度,具有较高的实用价值,能够提高电力系统的安全监控水平。 展开更多
关键词 输电线路 安全检测 掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN) 特征金字塔网络(FPN)
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风储发电系统作黑启动电源的功率协调优化策略 被引量:1
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作者 李翠萍 李鹤 +4 位作者 李军徽 朱星旭 尤宏飞 孙首珩 毕正军 《吉林电力》 2023年第4期21-26,共6页
针对黑启动过程中的功率协调问题,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)提出一种优化策略。首先,介绍了风储发电系统作黑启动电源,设计了风储发电系统的出力方式;其次,结合MPC策略设定了风储出力优化策略,构建风储系统预测... 针对黑启动过程中的功率协调问题,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)提出一种优化策略。首先,介绍了风储发电系统作黑启动电源,设计了风储发电系统的出力方式;其次,结合MPC策略设定了风储出力优化策略,构建风储系统预测模型和滚动优化模型;最后,通过算例对不同功率协调优化策略分析,得出所提风储发电系统功率协调优化策略可以使风电出力有效跟踪火电厂辅机负荷,减小黑启动过程中储能系统的输出功率,进而使储能荷电状态(state of charge,SOC)维持在理想值附近,防止储能SOC越限。 展开更多
关键词 黑启动 风储系统 模型预测控制策略 滚动优化
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