基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测

随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提出混沌时间序列遗传算法-Volterra神经网络(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,对超短期风功率进行多步预测。该模型将实用的Volterra泛函模型和BP神经网络结合起来,解决了求解Volterra泛函模型高阶核函数的问题。同时设计了一种混沌时间序列GA-VNN模型的学习算法,在算法中利用GA全局寻优能力来优化BP神经网络,获得最优的初始权值和阀值。将上述方法应用于某风电场风功率超短期多步预测中,结果验证了所提模型的多步预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。

基于机会约束规划的微网运行备用优化配置

为保证微网孤岛运行的可靠性与经济性,配置合理的运行备用容量具有重要意义。考虑到微网内波动功率主要由可再生分布式电源出力的不可控性、机组的故障停运及负荷预测的不准确性引起的,分析了风机出力、光伏出力和负荷短期预测误差的概率统计规律,提出了基于峰谷分时电价(time-of-use price,TOU)的微网发电侧备用与需求侧备用相协调的运行备用优化新策略。以最小化微网运行备用总购买成本为目标、以一定置信水平满足微网要求为机会约束的条件下,确立了最优运行备用容量的数学模型,并利用基于蒙特卡洛(Monte-Carlo)随机模拟的递阶遗传算法(hierarchical genetic algorithm,HGA)对模型求解。最后以微网实例的仿真结果说明了所建模型的有效性。

实施"三个转变"保障充分就业--新形势下政府就业服务机制改革的思考

就业是民生的根本,同时也是社会经济能够持续稳定发展的关键所在,所以政府层面要从根本上有效做好就业服务工作,政府和相关机构要从根本上有效保障就业,在新形势下创新和变革就业服务机制,以此确保我国的就业和再就业形势得到进一步的好转。在这个过程中,要充分体现出以人为本的基本原则,落实科学发展观,有效实施三个转变,以此充分确保人民群众的就业能够得到充分的维护。结合这样的情况,本文重点分析实施三个转变、保障充分就业的改革策略等相关内容。

中置柜梅花触头发热机理分析及改进设计

介绍两起因中置柜梅花触头烧毁引发的电网故障案例,分析梅花触头烧毁原因。为解决梅花触头温升问题,基于记忆合金的形状记忆效应,设计一种带辅助触头,用记忆合金压片取代紧箍弹簧的组合式梅花触头。对普通梅花触头和组合式梅花触头进行大电流温升对比试验,试验结果表明,该组合式梅花触头能有效解决梅花触头温升问题,提高了供电可靠性。

浅析人力资源管理在企业中的重要作用

人力资源管理作为企业发展建设中的重要一环,是企业管理工作的核心,它对企业发展战略和经营目标的实现都具有重大作用。但是从目前我国部分企业人力资源管理工作现状来看,存在着诸多问题,制约了企业发展战略目标和经营目标的实现。因此企业必须采取有效措施加强人力资源管理工作,使其更好地发挥作用。本文通过分析人力资源管理对企业发展的重要性,提出加强人力资源管理工作的方法与途径。

关于零工市场发展的几点思考

近年来,零工这种就业形态发展非常迅速,其为扩大就业容量、完善就业市场发挥出了非常巨大的作用。但是当前零工市场的发展还存在一些需要改进的地方。文中对当前零工市场的基本情况进行了分析,探讨了其存在的问题,并提出了改进的建议,希望为零工市场的发展提供借鉴。