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船舶的短期电力负荷具有强烈的非线性变化特点,传统方法无法描述船舶短期电力负荷的变化趋势,以解决当前船舶短期电力负荷预测误差大的难题,提出了基于支持向量机的船舶短期电力负荷预测方法。首先对船舶短期电力负荷预测的研究现状进行分析,指出引起不足的原因,然后采用支持向量机对船舶短期电力负荷数据进行学习,建立可以反映船舶短期电力负荷变化的预测模型,最后进行了船舶短期电力负荷预测的验证性测试。结果表明,支持向量机可以提高船舶短期电力负荷预测精度,可以对将来船舶短期电力负荷值进行准确估计,具有较高的实际应用价值。 相似文献
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针对电力推进船舶电力负荷的非线性、混沌性,难以进行准确预测的难题,设计了基于数字信号处理(DSP)技术的电力推进船舶电力负荷预测系统。首先,针对电力推进船舶电力负荷的特点,设计船舶电力负荷预测系统的总体框架,然后进行基于DSP技术的电力推进船舶电力负荷预测系统设计,分别进行船舶电力负荷预测系统的硬件与软件设计,最后进行仿真实验,仿真结果表明,DSP技术能够更好地把握电力负荷信号的变化规律,可以得到更为准确的船舶电力负荷预测精度,预测的实时性得到了极大的提升。 相似文献
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灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的. 相似文献
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在电力推进船舶中,电力负荷的预测是基础工作之一,利用模糊逻辑可以有效地提高其预测精度。文章建立了一个非单值Mamdani型模糊模型,用于某型电力推进船舶实际电力负荷时间序列达到预测。MATLAB仿真结果表明,预测曲线能够较好地跟踪实际曲线的趋势与走向,预测误差低,说明该模型具有良好的预测性能。 相似文献
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船舶供电系统的正常运行,对于船舶用电自动化设备、生活用电、船舶电力推进器等非常重要,如何合理且有效的对船舶供电网络进行质量评价,近年来成为了业内的研究热点。本文介绍一种将遗传算法和神经网络相结合的GA-BP神经网络算法,系统介绍该算法的基本原理,并基于该算法对船舶供电网络的输出质量进行了建模和质量分析,通过采集一段时间内船舶供电网络中的电流数据,直接对船舶供电网络的质量进行评价。 相似文献
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传统舰船电力动态负荷测试方法,无法对动态下强烈性非线性电力负荷做精准化走势运算,导致轴带发电系统运行负荷与生成实际电力负荷误差增大、运算速度减慢的问题。针对此问题,提出舰船轴带发电系统电力动态负荷自动测试方法。首先,通过对传统方法问题产生原因进行分析,找出误差产生参数。然后,通过引入NDHFR向量优化算法,对现有动态负荷测试参数进行优化替换提升计算速度,并利用替换后的形参数据建立检测模型,完成动态负荷的自动测试。最后,通过对比试验证明,提出的舰船轴带发电系统电力动态负荷自动测试方法切实有效解决了误差大的问题。 相似文献