简介:摘要电网电力系统的安全稳定并且实现可实现经济运营,与其对负荷的准确预测具有较为重要的关系,基于多分辨分析思想为基础的小波分析结合BP神经网络构建模型,对电网短期符合进行预测。首先,采用正交小波变换的塔式结构快速算法对电网负荷数据序列实现小波分解过程,剔除负荷中的非有价值历史数据,获得真实规律性电力负荷数据;然后,通过小波分解后,根据分解后的各层分量选取阈值,获得符合其特点的分量数据后输入神经网络,经过小波算法的重构过程得到预测日期的负荷数据。仿真结果显示,运用文中构建的改进BP神经网络模型预测较人工网络预测精度具有明显优势,该预测方法能够更好地对电网进行有效的负荷预测。
简介:摘要电网电力系统的安全稳定并且实现可实现经济运营,与其对负荷的准确预测具有较为重要的关系,基于多分辨分析思想为基础的小波分析结合BP神经网络构建模型,对电网短期符合进行预测。首先,采用正交小波变换的塔式结构快速算法对电网负荷数据序列实现小波分解过程,剔除负荷中的非有价值历史数据,获得真实规律性电力负荷数据;然后,通过小波分解后,根据分解后的各层分量选取阈值,获得符合其特点的分量数据后输入神经网络,经过小波算法的重构过程得到预测日期的负荷数据。仿真结果显示,运用文中构建的改进BP神经网络模型预测较人工网络预测精度具有明显优势,该预测方法能够更好地对电网进行有效的负荷预测。
简介:摘要燃煤火电机组的NOx控制排放值,是受国家环保部门实时监督考核的重要环保安全指标。由于NOx被控对象的纯时延大时滞特性,按常规方法整定的PID控制很难将烟气脱硝NOx指标控制到理想范围内。本文介绍了一种基于模型预测控制DMC控制规律的低阶近似的PID整定方法,先根据对象模型整定NOx模型预测控制DMC控制规律,然后利用阶跃扰动逼近的方法,在仿真软件中,构造PID控制参数,使其阶跃激励响应能尽可能地逼近模型预测控制器的控制规律,并将该PID控制器辅以常规的脱硝控制前馈,应用于某350MW超临界煤粉锅炉的脱硝控制,收到良好的控制效果,可有效提高火电机组NOx的控制品质。