基于EMD-QRF的温度因素下中期电力负荷概率密度预测

中期电力负荷受到温度因素影响,其波动性与随机性强,导致负荷概率密度预测精度低。为此,提出了基于EMD-QRF的温度因素下中期电力负荷概率密度预测方法。采用EMD分解温度因素下中期电力负荷概率密度特征,提取波形平均周期和振幅。构建QRF概率密度预测模型,结合神经网络,避免预测过程陷入过度拟合。通过对参数离散化处理,构建中期电力负荷概率密度预测函数,实现不同波形周期和振幅下的中期电力负荷概率密度预测。实验结果可知,该方法在夏季概率密度值与实际值存在0.01 kW/km^(2)的误差,在冬季密度值与实际值一致,能够有效提高中期电力负荷概率密度预测精度。

基于改进灰狼算法和TCN-QRF的超短期光伏出力概率预测

光伏发电在电力系统中占比不断提高,实现准确的光伏出力概率预测能够有效辅助电网调控运行。为了提高概率预测精度,提出了一种基于改进灰狼算法和TCN-QRF(时间卷积神经网络-分位数随机森林)的光伏出力概率预测方法。首先将完成预处理的光伏出力时间序列数据集转换为监督学习数据集;然后使用TCN提取光伏出力时序特征作为QRF的输入,构建TCN-QRF模型;最后,基于非线性收敛因子和高斯突变策略改进灰狼算法,使用改进灰狼算法完成TCN-QRF超参数的高效选择,实现了更精准的光伏出力概率预测。

一种用于供电系统的无线测温网络

针对供电系统某些高压场合的温度不宜采用有线检测的问题,应用QRF-0400无线收发模块和PIC16F648A单片机,开发了一种基于ZigBee技术的无线温度传感器网络系统,具有节点功耗低、可靠性强、传输速率快的特点。阐述了无线传感器网络节点的硬件电路和工作原理,详细分析了节点的传输控制和睡眠唤醒节电模式的原理,给出采用多个节点组成星型网络监控温度的实施方案。还介绍了采用DELPHI语言开发的网络管理软件。研制的测温系统已用于电厂变电站的高压开关柜中。

基于物联网技术的电弧炉无线测温系统设计

针对目前钢铁厂温度采集系统对温度进行精准测量、多点采集和无线传输的需求,提出了基于物联网技术的电弧炉无线测温系统。系统以QRF0600无线射频收发模块和单片机Atmega128a、PIC16F648A为核心,采用单总线数字式温度传感器DS18B20进行准确测温,将采集的温度发送至温度监测仪进行温度实时显示,监测仪将收到的数据发送给上位机以实现数据的存储、查询、显示等功能。实践结果表明该系统具有测温节点功耗低、可靠性高、易于扩展、用户界面操作简单等优点。

平方剩余函数及其图案美

在二次同余式的基础上，定义了一维、二维和多重平方剩余函数，得到了平方剩余函数的主要性质．平方剩余函数是一种非线性映射，具有优良的对称性和丰富的周期．利用计算机生成的图像显示了平方剩余函数“方中见圆，圆中见方”的古典图案美．与基于迭代的分形生成算法相比，这种基于取模的图像生成算法的时间复杂度很低．