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基于CEEMDAN-PSO-Elman的电采暖短期负荷预测  CNKI文献

为提升电采暖负荷预测精度,提出CEEMDAN-PSO-Elman的电采暖短期负荷预测方法。针对电采暖负荷的非线性与波动性问题,采用自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)将历史电采暖负荷

陈中慧 王海云... 《计算机仿真》 2022年05期 期刊

关键词: 电采暖负荷预测 / 自适应噪声完备经验模态分解 / 粒子群优化

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基于多元经验模态分解的电网短期负荷预测及薄...  CNKI文献

为了更加准确地进行短期电力负荷预测,提高预测精度,利用不平稳电力负荷时间序列具有周期性和非线性的特征,提出一种新的电力系统短期负荷预测组合模型。该模型将多元经验模态分

孔琪 于群 《现代电子技术》 2022年09期 期刊

关键词: 短期负荷预测 / 薄弱线路辨识 / 负荷时间序列 / 多元经验模态分解

下载(114)| 被引(0)

基于EEMD-GRU的短期电力负荷预测方法  CNKI文献

电力负荷数据具有高度随机性和不确定性,传统方法预测精度较差,因而提出了一种基于集合经验模态分解和门控循环单元(EEMD-GRU)的短期负荷预测方法。模型利用EEMD对非平稳原始序列进行处理,...

李涛 姚婧... 《湖北理工学院学报》 2022年02期 期刊

关键词: 循环神经网络 / 集合经验模态分解 / 门控循环单元 / 短期负荷预测

下载(476)| 被引(0)

基于EMD-CNN-LSTM混合模型的短期电力负荷预测  CNKI文献

为了更有效地提取电力负荷数据中的潜藏特征与隐藏信息,提高电力负荷预测精度,针对负荷具有较强非线性、非平稳性和时序性特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, ...

徐岩 向益锋... 《华北电力大学学报(自然科学版)》 2022年02期 期刊

关键词: 短期负荷预测 / 经验模态分解 / 卷积神经网络 / 长短期记忆网络

下载(1760)| 被引(0)

基于EEMD-LSTM模型的集中供热系统热负荷预测方法研究  CNKI文献

对热网进行负荷预测是保障供热系统按需供热和精准调控的前提和依据。针对供热系统中由于高延迟、大惯性特点造成的调控不灵和能源浪费问题,构建了基于EEMD-LSMD方法的区域热网负荷预测模型,先通过EEMD...

张月宇 李德成... 《能源工程》 2022年01期 期刊

关键词: 区域热网 / 负荷预测 / 集合经验模态分解 / 长短期记忆神经网络

下载(286)| 被引(0)

基于完整自适应噪声集成经验模态分解的LSTM-Attenti...  CNKI文献

短期电力负荷预测在电网安全运行和制定合理调度计划方面发挥着重要作用。为了提高电力负荷时间序列预测的准确度,提出了一种由完整自适应噪声集成经验模态分解(complete ensemble em...

刘文杰 刘禾... 《电力建设》 2022年02期 期刊

基于EMD-LSTM模型的台区负荷短期预测方法  CNKI文献

深度学习算法是目前台区负荷预测的主要方法。为解决深度学习方法在逻辑拟合、特征冗余方面的问题,提出一种基于经验模态分解和长短记忆神经网络算法的短期台区负荷预测模型。利用经验模

王荣茂 谢宁... 《实验室研究与探索》 2022年01期 期刊

关键词: 短期负荷预测 / 经验模态分解 / 长短记忆神经网络 / 相关性分析

下载(306)| 被引(0)

基于机器学习的短期电力负荷预测研究  CNKI文献

电力负荷预测是保证电力系统安全稳定运行,实现合理电力调度和提高电网系统运行效率的基础。因此,需要更为精准的电力负荷预测方法。针对传统电力负荷预测方法具有预测精度低、资源浪费大等问...

黄志祥 导师:周莉 安徽理工大学 2021-12-17 硕士论文

关键词: 短期电力负荷预测 / 机器学习 / 粒子群法 / 支持向量机

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基于改进经验模态分解法和T-Copula的短期负荷预测  CNKI文献

考虑到电力负荷受天气、节假日、时间和季节等因素的影响,为了更准确进行短期负荷预测,文中提出了一种混合型短期负荷预测模型。首先,采用改进的经验模态分解法将负荷分解为若干低频分量;其次,为补偿信号分解过程中的...

洪居华 王宽 福建省电机工程学会2020年学术年会获奖论文集(上册) 2021-11-01 中国会议

关键词: 负荷预测 / 改进经验模态分解法 / T-Copula / 峰值负荷

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基于EEMD-SE-SA-DBN模型的短期电力负荷预测研...  CNKI文献

短期电力负荷预测是电力系统实现电力经济调度中的一个重要内容,也是能量管理系统中一个重要的模块。电网调度部门会根据预测结果制定出合理的开停机计划、运营方案和机组检修计划,并且负荷预测

刘东 导师:周莉 安徽理工大学 2021-06-08 硕士论文

关键词: 短期电力负荷 / 预测 / 深度学习 / 集合经验模态分解

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基于改进LSSVM的智能电网短期电力负荷预测  CNKI文献

智能电网的发展推动了能源结构的优化配置和电力系统的多元化发展。风能、光伏等清洁能源依托智能电网实现了上网和消纳,电动汽车等新兴电力需求通过智能电网得以实现。与传统以火电为主的电网相比,智能电网的发电侧存...

张俊健 导师:孙薇 华北电力大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: 智能电网 / 短期负荷预测 / 完备集合经验模态分解 / 自适应菌群算法

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智能配电网下的短期负荷预测研究  CNKI文献

随着智能电网的迅速发展,大规模新能源电动汽车的逐渐接入以及电力市场的不断改革,使得影响负荷变化的随机因素增多,负荷的波动性越来越复杂。短期负荷预测对于电网的安全稳定和经济运行有着十分重...

黄元行 导师:刘晓波 贵州大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: 智能配电网 / 短期负荷预测 / 经验模态分解 / 门控循环神经网络

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基于深度和宽度学习的短期电网负荷预测研究  CNKI文献

短期负荷预测是电力调度部门的一项重要工作,是安排发电机组启停的主要依据。准确的短期负荷预测可以减少电能损失,提高供电质量,因此提高预测的精确度是研究人员的重点工作。人工神经网络具有强大...

周志旺 导师:夏永洪 南昌大学 2021-05-29 硕士论文

关键词: 短期负荷预测 / 宽度学习系统 / 长短期记忆网络 / 经验模态分解

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基于模态分解与集成学习的短期电力负荷预测  CNKI文献

短期电力负荷预测是电力行业运行维护、规划调度的重要组成部分,为电网的安全稳定运行和用户的科学用电提供依据。针对短期电力负荷预测模型的预测准确度不足的问题,研究电力负荷

廖宇航 导师:倪江生 东南大学 2021-05-26 硕士论文

关键词: 负荷预测 / 集成学习 / 经验模态分解 / 长短时记忆网络

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基于混合智能系统的短期负荷预测方法研究  CNKI文献

短期负荷预测在电力系统调度工作中扮演着极其重要的角色。获得准确的短期负荷可以极大地提高电网运行的安全性和经济性。单一的预测模型存在无法满足电网负荷波动性大和频率高等特点;混合~#...

郁航 导师:杨国华 宁夏大学 2021-05-01 硕士论文

关键词: 短期负荷预测 / 小波神经网络 / 长短期记忆网络 / 密度峰值聚类

下载(68)| 被引(0)

基于深度神经网络的超短期电力负荷预测研究  CNKI文献

准确的负荷预测是合理制定发电计划、保证电网安全稳定运行的前提。超短期负荷预测一般指对未来一小时左右的负荷进行预测,对于电力系统实时调度以及实时电力市场出清具有重要的意义。本文围...

唐来 导师:张金龙 南京师范大学 2021-03-28 硕士论文

关键词: 超短期负荷预测 / 负荷特性 / 深度神经网络 / 经验模态分解

下载(147)| 被引(0)

基于改进经验模态分解法和T-Copula的短期负荷预测  CNKI文献

为解决短期负荷预测问题,进一步提高预测精度,提出了一种混合型短期负荷预测模型。采用改进的经验模态分解法将负荷分解为若干低频分量;为补偿信号分解过程中的信息损失,利用T-C...

洪居华 林毅... 《实验室研究与探索》 2020年11期 期刊

关键词: 负荷预测 / 改进经验模态分解法 / 峰值负荷 / 深度置信网络

下载(146)| 被引(1)

基于EMD-DA-LSSVM的短期电力负荷预测研究  CNKI文献

针对电力负荷数据的非线性和非平稳性特性,为提高短期电力负荷预测的精度,提出一种基于EMD-DALSSVM的短期用电负荷预测模型。首先,采用EMD分解短期电力负荷数据,获得互不耦...

徐少波 李鑫... 《电子技术应用》 2020年11期 期刊

关键词: 最小二乘支持向量机 / 短期负荷预测 / 参数优化 / 经验模态分解

下载(152)| 被引(7)

基于EEMD-EN-SVR的短期负荷预测方法  CNKI文献

支持向量回归(SVR)应用于短期负荷预测时,出现训练时间变长、结果精度下降现象的主要原因是由于输入中存在冗余不相关特征.考虑到弹性网回归(EN)能够有效剔除冗余不相关特征的特点,构建基于EEMD-EN-SVR的短期

刘辉 黄海林 《淮北师范大学学报(自然科学版)》 2020年03期 期刊

关键词: 集合经验模态分解 / 支持向量回归 / 弹性网回归 / 用电特征

下载(115)| 被引(0)

基于CEEMD-RSVPSO-KELM的用户侧微电网短期负荷预测  CNKI文献

用户侧微电网负荷随机性强,短期负荷预测精度对微电网的正常运行起着重要作用。提出了一种基于互补集成经验模态分解(CEEMD)和区域划分自适应变异粒子群(RSVPSO)算法优化核极限学习机(KELM...

杜涵潇 汤旻安 《电测与仪表》 2020年18期 期刊

学术研究指数分析(近十年)详情>>

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