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基于误差校正的中长期负荷预测模型被引量：8: 2012年; 中国的中长期负荷呈现明显的增长趋势,大部分插值算法在预测建模时,对区间外预测结果的有效性得不到保证。文章建立了一个综合时间序列建模和回归建模优点的模型来预测湖南衡阳地区年度负荷。将总量数据转换成增速数,然后建立广义自回归条件异方差(general autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)对负荷增速序列建模。建立回归模型分析GARCH模型的残差中未被GARCH模型解释的外界影响,然后根据回归预测的残差对GARCH模型误差进行校正。在选择回归模型变量时,引入格兰杰因果检验筛选适当的影响因素,引入主成分分析提取影响因素中包含的信息,降低自变量的维数,提高中长期负荷建模精度。实例研究表明该方法对于中国中长期负荷预测较为准确。; 刘达; 关键词：负荷预测中长期负荷广义自回归条件异方差

低碳电能供应链分析及其管理探讨: 2011年; 低碳发展是当前中国经济发展面临的主要问题之一。电力是最大的一次能源消耗行业,而电能则是社会生产和生活中用途最为广泛的能源。首先研究了电能供应链及其特征,然后对电能产品生产和使用的整个供应链中的碳排放问题进行了分析,最后提出从电能供应链管理的角度全面考虑融入低碳经济理念,并就实施低碳电能供应链管理的相关问题进行了探讨。; 杨淑霞魏宾; 关键词：低碳电力行业

电网参数对系统暂态电压稳定性影响的分析被引量：3: 2012年; 分析了电网及感应电动机负荷参数对电力系统暂态电压稳定性的影响,认为这些参数对系统暂态电压稳定性的影响实质上是影响了初始滑差或者临界切除滑差的位置,从而改变了暂态电压稳定极限切除时间。将临界切除滑差与初始滑差之间差值的绝对值定义为滑差间距。一般情况下,当滑差间距增大时,系统的暂态电压稳定极限切除时间增大,暂态电压稳定性增强;当滑差间距减小时,系统的暂态电压稳定极限切除时间减小,暂态电压稳定性减弱。此外,感应电动机转动惯量的变化也使得系统的暂态电压稳定发生改变,其变化关系是递增关系。在简单无穷大母线系统中验证了以上结论的正确性。; 郭国梁马光耀刘宝柱; 关键词：暂态电压稳定感应电动机滑差极限切除时间

电力工业对节能减排的影响分析被引量：10: 2011年; 我国提出要在2020年将单位GDP的CO_2排放降低40%～45%,实现这一目标需要全社会的共同努力。电力工业既是最大的一次能源消费行业,又为众多其他行业提供清洁的电能。电力工业的节能减排进展对我国未来减排目标的实现有着重要影响。首先分析了近10年来中国能源消费情况,然后重点对电力工业的化石能源进行了分析,并在此基础上从内部和外部2个方面分析了电力工业节能减排的途径和贡献。; 刘达宋晓华洪悦; 关键词：电力工业节能减排低碳

鱼群算法与神经网络结合的节能减排效果评价被引量：7: 2012年; 从污染物减排率、单位工业增加值减排量、治理工业污染投资总额、GDP相关指标、能耗下降率5个方面建立节能减排效果评价指标体系,分析BP神经网络与鱼群算法结合的可行性,探讨鱼群算法优化神经网络的步骤。最后对7个地区2006~2009年节能减排效果评价指标,在专家打分测评的基础上,运用神经网络及鱼群算法优化神经网络方法进行节能减排效果评价。研究结果表明：在收敛过程中,运用神经网络所得实际输出值与专家评分的误差长时间停留在0.7左右,而运用鱼群算法优化神经网络方法能够以较大的斜率快速收敛到期望误差;在误差为0.001时,前者经过202次训练后能够达到目标,而后者只需要75次训练就能达到目标,这表明鱼群算法优化神经网络具有准确、快捷、简易等优点,此方法用于节能减排效果评价行之有效。; 杨淑霞韩奇徐琳茜刘达路石俊; 关键词：鱼群算法 BP神经网络节能减排综合评价

燃气-蒸汽联合循环蒸汽系统节能优化分析被引量：9: 2011年; 从燃气-蒸汽联合循环机组节能降耗的角度出发,首先运用单耗理论导出产品单耗和机组做功量的关系;其次建立汽水系统的计算模型,在燃机选定的情况下以底循环效率为目标函数,结合Matlab计算软件对三压再热蒸汽系统的热力参数进行优化得到蒸汽轮机做功最大值,进而得出产品单耗最小值,对机组的经济性运行有一定的指导意义。; 李文娜蒋东方王海宁胡三高李前敏; 关键词：蒸汽系统节能优化

基于最大Lyapunov指数的市场出清电价预测被引量：7: 2011年; 应用相空间重构和最大Lyapunov指数的计算方法对市场出清电价序列特性进行判定。依据最大Lyapunov指数预报模式,构建基于一种新的出清电价预测模型。对某电力市场1999 01 01—1999 08 31的电价进行混沌时间序列判定,采用最大Lyapunov指数预报模型和AR(2)模型进行预测。研究结果表明:采用最大Lyapunov指数预报模型预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为7.234 7%,最大绝对误差率为17.017 5%;采用AR(2)模型预测预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为5.540 8%,最大绝对误差率为11.830 0%;总体上,最大Lyapunov指数预报模型预测结果的精度略比AR(2)模型预测结果的精度低,但绝对误差率大于6%的时点数少于AR(2)的预测数,这表明应用最大Lyapunov指数对出清电价进行预测具有可行性。; 杨淑霞徐琳茜刘达韩奇张丽丁晖; 关键词：混沌 LYAPUNOV指数市场出清价

改进蚁群算法在电厂入场煤选购中的应用研究: 2011年; 在求解电厂入场煤选购中的车辆路径最优解时,以基本的蚁群算法进行改进,以新的初始解算法快速求解初始解,加快搜索最优解的收敛速度,调整信息素更新规则防止陷入局部最优解,提高搜索速度,改善搜索结果。通过案例分析,且与Solomon 100国际标准题库中问题的最优解进行比较,分析改进后蚁群算法的可行性。; 郝敬亚王辉; 关键词：蚁群算法车辆路径问题

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