【摘 要】
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本文在基于神经网络的短期电力负荷预测中提出了一种趋势组合的思想:将短期负荷与天气变量的内在关系分解为三个不同的趋势分量,即周趋势分量、日趋势分量和小时趋势分量,每一个趋势分量分别用一个神经网络模型捕获,趋势分量的预测结果再用一个神经网络模型进行组合,从而得到最终的预测值.用上述思想设计的模型与传统的基于神经网络的短期负荷预测模型分别预测一周的小时负荷,结果表明,改进后的神经网络模型能取得比传统的神
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本文在基于神经网络的短期电力负荷预测中提出了一种趋势组合的思想:将短期负荷与天气变量的内在关系分解为三个不同的趋势分量,即周趋势分量、日趋势分量和小时趋势分量,每一个趋势分量分别用一个神经网络模型捕获,趋势分量的预测结果再用一个神经网络模型进行组合,从而得到最终的预测值.用上述思想设计的模型与传统的基于神经网络的短期负荷预测模型分别预测一周的小时负荷,结果表明,改进后的神经网络模型能取得比传统的神经网络模型有更高的预测精度.
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从实时仿真角度,介绍了一种利用多机间通信,实现并行仿真的设计方案,达到快速仿真的目的,这对地交-直-并电力机车及电动车组在室内调试、研制和快速分析有着很重要的实用价值.软件采用面向对象技术,使系统模块化,通用性强,大大方便了软件的调试和维护.
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