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TESTING FOR VARYING DISPERSION OF LONGITUDINAL BINOMIAL DATA IN NONLINEAR LOGISTIC MODELS WITH RANDOM EFFECTS 被引量:2
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作者 林金官 韦博成 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2004年第4期559-568,共10页
In this paper, it is discussed that two tests for varying dispersion of binomial data in the framework of nonlinear logistic models with random effects, which are widely used in analyzing longitudinal binomial data. O... In this paper, it is discussed that two tests for varying dispersion of binomial data in the framework of nonlinear logistic models with random effects, which are widely used in analyzing longitudinal binomial data. One is the individual test and power calculation for varying dispersion through testing the randomness of cluster effects, which is extensions of Dean(1992) and Commenges et al (1994). The second test is the composite test for varying dispersion through simultaneously testing the randomness of cluster effects and the equality of random-effect means. The score test statistics are constructed and expressed in simple, easy to use, matrix formulas. The authors illustrate their test methods using the insecticide data (Giltinan, Capizzi & Malani (1988)). 展开更多
关键词 Longitudinal binomial data logistic regression nonlinear models power calculation random effects score test varying dispersion
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Improvements of the Computerized Data Acquisition System for 25MWt Experimental Facility of Coal-fired MHD Generator
2
作者 吴军 《High Technology Letters》 EI CAS 2000年第1期71-76,共6页
This paper introduces the design and development of a new computerized data acquisition system for the coal fired magnetohydrodynamical (MHD) electrical power generation experiments. Compared to the previous system, ... This paper introduces the design and development of a new computerized data acquisition system for the coal fired magnetohydrodynamical (MHD) electrical power generation experiments. Compared to the previous system, it has a higher sampling rate and an improved simultaneity performance. It also improves the data collection method and sensor design for the measurement of Faraday voltages and Faraday currents. The system has been successfully used in many regular MHD generator tests. It provides an excellent base for the future research and development of the Coal fired MHD electrical power generation. 展开更多
关键词 MHD power generation high speed data ACQUISITION system sampling SIMULTANEITY
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Microbiome data analysis with applications to pre-clinical studies using QIIME2: Statistical considerations 被引量:1
3
作者 Shesh N.Rai Chen Qian +7 位作者 Jianmin Pan Jayesh P.Rai Ming Song Juhi Bagaitkar Michael Merchant Matthew Cave Nejat K.Egilmez Craig J.McClain 《Genes & Diseases》 SCIE 2021年第2期215-223,共9页
Diversity analysis and taxonomic profiles can be generated from marker-gene sequence data with the help of many available computational tools.The Quantitative Insights into Microbial Ecology Version 2(QIIME2)has been ... Diversity analysis and taxonomic profiles can be generated from marker-gene sequence data with the help of many available computational tools.The Quantitative Insights into Microbial Ecology Version 2(QIIME2)has been widely used for 16S rRNA data analysis.While many articles have demonstrated the use of QIIME2 with suitable datasets,the application to preclinical data has rarely been talked about.The issues involved in the pre-clinical data include the low-quality score and small sample size that should be addressed properly during analysis.In addition,there are few articles that discuss the detailed statistical methods behind those alpha and beta diversity significance tests that researchers are eager to find.Running the program without knowing the logic behind it is extremely risky.In this article,we first provide a guideline for analyzing 16S rRNA data using QIIME2.Then we will talk about issues in pre-clinical data,and how they could impact the outcome.Finally,we provide brief explanations of statistical methods such as group significance tests and sample size calculation. 展开更多
关键词 16S rRNA gene Alpha diversity ANOVA Beta diversity BIOINFORMATICS Microbiome data QIIME sample size calculation
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面向交直流混联系统的潮流计算数据生成策略 被引量:1
4
作者 黄耀辉 宋智强 +3 位作者 赵化时 许建中 贾秀芳 赵成勇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1563-1572,共10页
随着电力系统中多类型直流线路占比的逐步提升,调度系统与异构平台间的潮流数据交换需求明显增大,亟需研究新形态下交直流混联系统的潮流计算数据生成问题。该文从拓扑转换、网络拓扑分析、设备建模以及数据生成策略4个主要步骤,实现含... 随着电力系统中多类型直流线路占比的逐步提升,调度系统与异构平台间的潮流数据交换需求明显增大,亟需研究新形态下交直流混联系统的潮流计算数据生成问题。该文从拓扑转换、网络拓扑分析、设备建模以及数据生成策略4个主要步骤,实现含交直流系统的基于可扩展标记语言的通用信息模型(common information model/extensible markup language,CIM/XML)数据到潮流计算输入数据的转换。首先,该文从设备间开关拓扑的角度,进行深度优先算法(depth first search,DFS)搜索和设备拓扑拼接,实现开关/节点模型到母线/支路模型的转换;其次,在筛选出活拓扑岛、剔除不带电设备后,着重分析了CIM/XML中换流器建模对交直流节点选取的影响,进而提出了直流节点选取规则和具备普适性的直流数据生成策略。最后,以某地调度500kV及以上交直流网络导出的CIM/XML数据为算例,潮流计算结果与数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)量测数据比对验证所提策略的有效性。 展开更多
关键词 CIM/XML 交直流混联系统 深度优先算法 拓扑转换 潮流计算数据生成策略
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基于循环神经网络的异常用电数据检测方法 被引量:2
5
作者 王婧骅 崔璨 +2 位作者 张云飞 段玉玮 赵婉茹 《电子设计工程》 2024年第1期120-123,128,共5页
针对用电数据检测时受电量敏感度的影响,导致异常数据检测时电能消耗过量的问题,提出了基于循环神经网络的异常用电数据检测方法。在循环神经网络体系中,根据窃电系数指标求解结果,计算电量压差的实际数值,实现对异常用电数据特征的提... 针对用电数据检测时受电量敏感度的影响,导致异常数据检测时电能消耗过量的问题,提出了基于循环神经网络的异常用电数据检测方法。在循环神经网络体系中,根据窃电系数指标求解结果,计算电量压差的实际数值,实现对异常用电数据特征的提取。构建异常数据样本集合,通过填充缺失数据的处理方式,推断检测评价指标所属区间范围,完成基于循环神经网络的异常用电数据检测方法的设计。对比实验结果:循环神经网络作用下,由异常用电数据造成的电能消耗量最高为3.2×10^(8)kW·h,不会引发明显的电能过量消耗问题,符合维护电网运行稳定性的实际应用需求。 展开更多
关键词 循环神经网络 异常用电数据 窃电系数 电量压差 数据样本 缺失数据
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基于改进LSTM-TCN模型的分布式光伏功率预测研究 被引量:2
6
作者 陈建军 李良杰 卢泽汉 《电子设计工程》 2024年第16期187-190,195,共5页
光伏发电受天气因素的影响,造成供电的稳定性降低,使得光伏功率预测准确性不高。为保证供电服务质量,提出一种基于改进LSTM-TCN的预测模型。利用灰色关联度算法选取光伏功率影响因素,通过相似度计算,获取分布式光伏功率值,组成训练样本... 光伏发电受天气因素的影响,造成供电的稳定性降低,使得光伏功率预测准确性不高。为保证供电服务质量,提出一种基于改进LSTM-TCN的预测模型。利用灰色关联度算法选取光伏功率影响因素,通过相似度计算,获取分布式光伏功率值,组成训练样本数据。将LSTM与TCN结合,构建改进LSTM-TCN预测模型,并通过模型训练,得到成熟的预测模型。实验结果表明,所研究模型预测结果的平均平方差和平均绝对误差率分别为0.562 6 kW和2.653 2%,远低于另外两种对比方法,表明所提方法的功率预测准确性高。 展开更多
关键词 改进LSTM-TCN模型 分布式光伏功率 训练样本数据 预测模型
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基于支持向量回归数据驱动的配电网潮流回归
7
作者 张泰源 周云海 +1 位作者 陈潇潇 郑培城 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期91-98,共8页
随着大量分布式电源接入配电网,配电网潮流分布由原来的单向流动转为双向流动,配电网潮流分布不均、电压越限等问题频现,研究适用于主动配电网的潮流计算更为重要.由于中低压配电网电气参数往往收集不到,量测系统也不如输电网完备,开关... 随着大量分布式电源接入配电网,配电网潮流分布由原来的单向流动转为双向流动,配电网潮流分布不均、电压越限等问题频现,研究适用于主动配电网的潮流计算更为重要.由于中低压配电网电气参数往往收集不到,量测系统也不如输电网完备,开关动作导致的拓扑变化难以实时反映到监控系统.实践中难以将基于导纳矩阵的输电网潮流方法应用到中低压配电网中.鉴于此,本文提出一种数据驱动的潮流线性回归模型,以实现不依赖于配电网物理模型的潮流计算与分析.首先建立不同类型的母线已知量与未知量的映射关系;其次,进一步推导该模型母线类型变换的更新方式;然后构建基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的潮流回归模型,通过嵌入高斯核函数以及对样本进行聚类更好地拟合潮流的非线性;最后,在多个IEEE标准系统和改进的IEEE33节点系统仿真验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 数据驱动 潮流计算 支持向量回归 母线类型变换 机器学习
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ω-3脂肪乳干预临床研究中的把握度(Power)分析
8
作者 王杨 蒋朱明 +3 位作者 张燕舞 陈涛 于康 郭晋 《中华临床营养杂志》 CAS 2012年第4期195-199,共5页
临床营养研究中把握度 (Power )(样本量计算)分析对于临床研究方案的设计至关重要,充足的把握度有助于保证临床研究结果的可信性和可靠性。本研究以ω-3脂肪乳干预的临床研究为例,对研究设计过程中的把握度分析进行描述。依据高... 临床营养研究中把握度 (Power )(样本量计算)分析对于临床研究方案的设计至关重要,充足的把握度有助于保证临床研究结果的可信性和可靠性。本研究以ω-3脂肪乳干预的临床研究为例,对研究设计过程中的把握度分析进行描述。依据高质量文献报道数据以及Meta分析结果获得估计参数、按照不同参数对样本量进行设计、以及最终结合临床实际确定样本量规模。在此基础上,进一步采用模拟方法,对临床研究过程中可能出现的结果组合进行假设,给出了在所计算的样本量下,真实临床研究获得阳性或阴性结果所对应的各种情形。临床研究的样本量设计应兼顾临床和统计两方面的考虑。 展开更多
关键词 ω-3脂肪乳干预 把握度分析 样本量计算 临床研究设计 统计模拟
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考虑不确定性的配电网损耗分析方法研究
9
作者 吴方权 代湘蓉 +1 位作者 汤成佳 渠智毅 《自动化仪表》 CAS 2024年第6期44-47,51,共5页
针对配电网损耗分析时分布式电源(DG)功率输出存在的不确定性问题,提出了一种基于拉丁超立方体采样(LHS)的考虑不确定性的配电网损耗分析方法。首先,建立了配电网损耗模型,分析了负荷配电损耗和DG损耗计算方法。其次,针对DG功率输出的... 针对配电网损耗分析时分布式电源(DG)功率输出存在的不确定性问题,提出了一种基于拉丁超立方体采样(LHS)的考虑不确定性的配电网损耗分析方法。首先,建立了配电网损耗模型,分析了负荷配电损耗和DG损耗计算方法。其次,针对DG功率输出的不确定性问题,应用LHS评估配电网随机损耗。在试验阶段,以IEEE 36馈线系统为例验证所提方法。与随机采样方法相比,所提方法电压平均值误差更低,且误差曲线更加光滑。该方法可以更精确地计算配电节点的损耗。 展开更多
关键词 配电网 分布式电源 损耗计算 有功功率 无功功率 不确定性 负荷 拉丁超立方体采样
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基于特征聚类的近似查询分块选择方法
10
作者 周云亮 张淳瑞 《科技创新与应用》 2024年第24期19-22,26,共5页
大数据集群环境中,随机访问的低效性使得基于行级别抽样的近似查询处理方法在构建样本时效率低下。该文将利用集群环境中数据分块存储的特性,以分块级别来进行抽样。在基准测试数据集和真实数据集上的实验,显示此方法在降低数据读取率,... 大数据集群环境中,随机访问的低效性使得基于行级别抽样的近似查询处理方法在构建样本时效率低下。该文将利用集群环境中数据分块存储的特性,以分块级别来进行抽样。在基准测试数据集和真实数据集上的实验,显示此方法在降低数据读取率,提高查询响应速度的同时,保持较高的查询精度。实验中,仅需要读取少于20%的数据就可以获得低于5%的查询误差,且为数据集每个分块的预计算的特征数据所需要的存储空间小于数据集所占空间的0.04%。 展开更多
关键词 近似查询处理 聚类 分块抽样 数据跳过 特征计算
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基于模糊分簇的电力调度大数据检索方法
11
作者 孙志华 齐肇江 +3 位作者 陈江尧 陈冰恽 肖禹 徐峰 《电子设计工程》 2024年第16期139-142,共4页
为精准检索所需数据,提升电力调度工作的智能化水平,提出基于模糊分簇的电力调度大数据检索方法。采用模糊分簇聚类对电力调度大数据样本数据分簇,为各簇设置一个参考节点。计算电力调度大数据对象值参考节点的一维距离信息,利用近似位... 为精准检索所需数据,提升电力调度工作的智能化水平,提出基于模糊分簇的电力调度大数据检索方法。采用模糊分簇聚类对电力调度大数据样本数据分簇,为各簇设置一个参考节点。计算电力调度大数据对象值参考节点的一维距离信息,利用近似位置信息iDistance,缩小检索范围并快速定位到目标数据,实现高效检索。实验结果显示,模糊分簇的聚类结果较好,各个簇之间不存在明显重叠或交叉,且检索结果可精准响应不同检索目标,并给出深度分析结果。 展开更多
关键词 模糊分簇 聚类算法 电力调度 数据检索 样本空间
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基于数据物理融合驱动配电网三相线性化潮流及线损分析应用
12
作者 穆怀天 廉洪亮 +1 位作者 刘娟 李艳琼 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第10期46-56,共11页
分布式电源规模化并网引入了下垂控制等非光滑本地控制约束,易导致传统基于前推回代法的潮流计算方法收敛失败,且由于分布式电源并网改变系统潮流方向,导致传统等值电阻法、压降法等理论线损计算方法不再适用。为解决上述问题,提出计及... 分布式电源规模化并网引入了下垂控制等非光滑本地控制约束,易导致传统基于前推回代法的潮流计算方法收敛失败,且由于分布式电源并网改变系统潮流方向,导致传统等值电阻法、压降法等理论线损计算方法不再适用。为解决上述问题,提出计及有载调压变压器调压、分布式光伏下垂控制的光滑化模型,构建了基于数据物理融合驱动的三相配电网线性化理论线损快速计算模型。在传统基于稳态运行特性线性化、一阶泰勒展开线性化的基础上,利用偏最小二乘法补偿线性化误差。相比纯物理驱动线性化,在负荷重载条件下仍具有较高精度;相比于纯数据驱动线性化,能够保留支路拓扑信息,适用于开关状态变化场景。所提模型仅对线性化误差进行拟合补偿,在保证线性化精度的前提下,极大地提高了潮流模型的收敛性与计算效率,且能够适应不同负荷水平实现精确误差补偿。基于实际42节点三相配电网系统仿真,验证了所提模型具有较高精度,且能够实现配电网理论线损鲁棒、快速计算。 展开更多
关键词 数据物理融合驱动 线性化潮流 理论线损计算 下垂控制
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基于主网理论计算数据反演的异常量测辨识
13
作者 张钊 张永江 钱佳 《内蒙古电力技术》 2024年第3期83-88,共6页
提出基于主网理论计算数据反演的系统异常量测数据辨识算法。该算法采用主网理论计算电量偏差量作为有效索引,能将异常量测潜在的最小电系区域迅速定位后对异常测点数据进行有效辨识。通过典型实例给出了详细的算法策略与应用效果,该算... 提出基于主网理论计算数据反演的系统异常量测数据辨识算法。该算法采用主网理论计算电量偏差量作为有效索引,能将异常量测潜在的最小电系区域迅速定位后对异常测点数据进行有效辨识。通过典型实例给出了详细的算法策略与应用效果,该算法可对可能造成状态估计结果失准的电气异常量测进行高效识别,并经量测治理后获取可信度高的状态估计数值,最大程度保证源端数据的精准性,为主网理论线损数据治理和应用提升提供可靠数据。 展开更多
关键词 理论计算 数据反演 量测 辨识 主网 状态估计
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基于电力系统多用户的数据持有证明计算方法
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作者 施健 陈克朋 魏训虎 《计算机与数字工程》 2024年第4期1039-1044,共6页
基于云计算的电力系统多用户业务应用将不可避免地规模化发展,为保障电力系统业务应用的数据安全可靠,不被伪造和攻击,论文提出一种多用户的数据持有证明计算方法,通过数据持有证明计算方法,不仅保护业务应用数据不被攻击者伪造,恶意管... 基于云计算的电力系统多用户业务应用将不可避免地规模化发展,为保障电力系统业务应用的数据安全可靠,不被伪造和攻击,论文提出一种多用户的数据持有证明计算方法,通过数据持有证明计算方法,不仅保护业务应用数据不被攻击者伪造,恶意管理员伪造,而且能很好地满足电力智慧物联体系的规模化业务应用;同时,通过对数据持有证明计算方法的安全性进行验证,计算性能进行了评估,使得该计算方法能够很好地应用于智慧物联体系下电力业务系统规模化应用。 展开更多
关键词 数据持有计算 多用户 电力系统
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数据中心局部电能利用效率测算方法与实证研究
15
作者 陈策 于贤 《暖通空调》 2024年第2期137-141,共5页
针对数据中心不同分区电能利用效率(PUE)的测算需求,确定了分区内能耗构成,包括IT设备能耗、空调末端分摊能耗、冷源系统分摊能耗、供配电系统分摊能耗和其他系统分摊能耗。通过建立5个能耗指标的测算模型,最终形成了数据中心局部电能... 针对数据中心不同分区电能利用效率(PUE)的测算需求,确定了分区内能耗构成,包括IT设备能耗、空调末端分摊能耗、冷源系统分摊能耗、供配电系统分摊能耗和其他系统分摊能耗。通过建立5个能耗指标的测算模型,最终形成了数据中心局部电能利用效率(pPUE)的测算方法,并选取了数据中心典型机房开展实证研究,为数据中心能耗指标监测和完善提供参考和依据。 展开更多
关键词 数据中心 电能利用效率(PUE) 局部电能利用效率(pPUE) 测算模型 空调系统 能耗指标
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基于电力大数据的企业污染物排放智能测算方法精度对比
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作者 张峻豪 杨小林 +2 位作者 韩雪梅 欧阳蓝 刘小春 《工业加热》 CAS 2024年第1期52-58,共7页
电力企业排污数据量较为庞大,且来源广泛,如果不能从这些数据中提取出有价值的信息,则会导致切页污染物排放测算结果出现较大误差,如何通过电力大数据,运用最合适的方法动态测算电炉企业污染排放量是一个难点问题。因此,开展基于电力大... 电力企业排污数据量较为庞大,且来源广泛,如果不能从这些数据中提取出有价值的信息,则会导致切页污染物排放测算结果出现较大误差,如何通过电力大数据,运用最合适的方法动态测算电炉企业污染排放量是一个难点问题。因此,开展基于电力大数据的企业污染物排放智能测算方法精度对比研究。以测算重庆某铸造厂污染物排放量为例,运用AI智能识别技术,并结合传统的RBF神经网络模型、BP神经网络模型及多元逐步回归模型,对2021年12月—2022年6月各时段的排污量进行训练测算。基于MAE、MAPE和RMSE对比分析,测算精度结果显示:RBF神经网络模型>BP神经网络模型>多元逐步回归模型。研究结果表明,基于电力大数据配合合适的算法可以实时测算电炉企业污染物排放量,为精准治污、科学治污提供科技支撑。 展开更多
关键词 电力大数据 模型测算 RBF神经网络 BP神经网络 电炉企业动态排污
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电子标签技术的送变电工程物资供应管理系统
17
作者 高优梁 张欣阳 +2 位作者 王建根 郑伟伟 向星雨 《电气自动化》 2024年第3期90-92,96,共4页
针对传统送变电工程物资管理模式效率低下的问题,提出了一种新型的基于电子标签技术的送变电工程物资供应管理系统。采用稀疏重构分块自适应算法实现送变电工程物资图像的压缩,设计电子标签RFID对送变电工程物资进行移动定位,还利用了... 针对传统送变电工程物资管理模式效率低下的问题,提出了一种新型的基于电子标签技术的送变电工程物资供应管理系统。采用稀疏重构分块自适应算法实现送变电工程物资图像的压缩,设计电子标签RFID对送变电工程物资进行移动定位,还利用了网格化管理对供应管理系统进行了优化,提高了管理效率。所提设计的送变电工程物资管理系统中,定位误差始终低于40 cm,在有效提高送变电工程物资定位精度的同时降低了磁盘损耗。 展开更多
关键词 送变电工程物资 电子标签RFID 分段采样数据 稀疏重构分块 图像数据 配网设备
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电网运行风险可视化监视方法研究
18
作者 郭茂冉 李祥 孟钟 《电力安全技术》 2024年第5期37-42,共6页
针对电网运行状态监视问题,研究设计了一种新型的电网运行风险可视化监视方法。首先,设计了通过采集电网中电力设备运行数据来监视电网运行状态的新型设备,并在常规采样电路中加入了采样保持电路和稳压电路,以实现全天候电网运行监视的... 针对电网运行状态监视问题,研究设计了一种新型的电网运行风险可视化监视方法。首先,设计了通过采集电网中电力设备运行数据来监视电网运行状态的新型设备,并在常规采样电路中加入了采样保持电路和稳压电路,以实现全天候电网运行监视的目的;其次,通过数据融合方式识别电网的运行状态,基于归一法和小波分析法处理庞大的电网运行数据,并利用数据网络的概率密度函数判别电网是否发生故障;最后,对运行数据进行递归处理使数据可视化。试验表明该方法不仅具有很强的故障识别能力,其故障定位误差也控制在5%左右。 展开更多
关键词 电网运行 状态监视 故障识别 数据采样 数据融合 可视化
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基于电力流的水泥行业碳排放测算研究
19
作者 张卫玲 张佳艺 +3 位作者 方兵 王善立 谭杰仁 张婉莹 《价值工程》 2024年第27期81-84,共4页
高耗能行业及重点用能企业的低碳转型对于双碳目标能否顺利实现起到了关键作用,本研究基于某县水泥行业构建了能耗预测和碳排放测算模型,并对比了传统预测算法和智能预测算法,发现智能预测算法的预测效果要优于传统预测算法,智能算法中P... 高耗能行业及重点用能企业的低碳转型对于双碳目标能否顺利实现起到了关键作用,本研究基于某县水泥行业构建了能耗预测和碳排放测算模型,并对比了传统预测算法和智能预测算法,发现智能预测算法的预测效果要优于传统预测算法,智能算法中PB神经网络模型的预测效果最佳,训练集和测试集的拟合优度高于0.98,模型构建良好,体现了良好的预测能力,也证实了利用电力大数据配合其他指标具备开展水泥行业碳排放预测工作的可行性。 展开更多
关键词 电力大数据 水泥行业 碳排放测算
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基于GA-ADAM优化的BPNN配电网潮流计算
20
作者 刘会家 冯铃 艾璨 《电子测量技术》 北大核心 2023年第24期84-92,共9页
潮流计算是电力系统运行与控制的基础。为解决配电网可再生能源渗透率不断增加带来的负荷点电压波动的不确定性,以及传统电力系统潮流数据收集能力不足导致潮流计算不准确等问题。本文提出了一种基于数据驱动的潮流分析模型,构建了一种... 潮流计算是电力系统运行与控制的基础。为解决配电网可再生能源渗透率不断增加带来的负荷点电压波动的不确定性,以及传统电力系统潮流数据收集能力不足导致潮流计算不准确等问题。本文提出了一种基于数据驱动的潮流分析模型,构建了一种基于BPNN结合GA-ADAM优化算法模型来分析随机性下配电网的潮流计算方法。首先,引入潮流初值信息、拓扑结构特征以及功率因数指标构建训练集,通过对回归模型的训练,充分挖掘节点电压与功率之间的映射关系。其次,使用GA-ADAM算法优化模型初值和权重参数。最后,基于IEEE-33节点配电网模型进行验证,本文模型潮流计算的最大误差3.93×10^(-3),平均绝对误差1.46×10^(-3),均方根误差1.81×10^(-3),优化后的BPNN潮流计算电压误差值降低37.66%。实际算例仿真结果表明,与其他方法比较,本文构建的模型各误差指标小、准确度高,提高了潮流计算的效率和准确性。 展开更多
关键词 潮流计算 数据驱动 配电网 BPNN GA
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