简介：摘要商品住宅价格受多个因素的影响，本文以海南主要城市海口、三亚2017年的相关数据为基础，建立起基于灰度预测的商品住宅价格主成分回归模型解决如下三个问题。

简介：摘要研究大用户的短期电力负荷预测问题，给出一种基于变权综合模糊推理的多模型综合预测方法。该方法首先引入基于质心相似度聚类的负荷模式分析算法，挖掘历史负荷数据中合群的典型负荷模式，并按相似性进行分组，同时剔除少量的离群异常记录;然后给出基于共扼梯度的RBF神经网络训练算法，分别对每类典型负荷模式建立相应的单元预测模型;最后利用基于相似度加权的多模型变权综合模糊推理策略，实现各单元模型预测结果的自适应融合。案例仿真验证了多模型模糊综合预测方法的可靠性。

简介：摘要电力是现代社会发展的重要动力，科学合理地进行电网规划是保障电网安全稳定、高效运行的必然需求。负荷预测是电网规划中的基础工作，是制定电力发展规划的重要依据，其准确性直接影响着电网规划的科学性、合理性、可行性。本文从研究电力负荷预测的背景及意义出发，结合国内外电力负荷预测的研究方法与策略，提炼电力负荷预测关键点，构建组合预测模型，以天津影响数据为基础，预测天津未来最大负荷水平。

简介：水口电站位于福建省闽江干流中游，坝址以上流域面积52438km^2。是以发电为主，兼有航运、过木等综合利用的大型水利工程。总库容23．4亿m^3，总装机7x20万kW。电站枢纽由大坝、电厂、船闸、升船机等建筑物组成。混凝土重力坝最大坝高101m，坝顶全长783m，坝顶高程74m。

简介：摘要近年来，随着人类的保护和生态环境的改善，鸟类数量明显增加，由于鸟类活动造成的配电线路故障数量也呈上升趋势。2016年1至3月，浙江某地区因鸟类活动，共发生配电线路跳闸12次，造成严重的社会影响和经济损失。因此，研究分析鸟害事故特点，降低跳闸事故发生次数，对保障配电网的安全运行、消除线路的安全隐患都有重要的意义。层次分析法通过明确问题，建立分析模型结构，构造判断矩阵，确定各指标的权重。通过浙江某地区近年来10kV配电线路鸟害故障数据进行收集汇总与分析，利用五种地理特征距故障杆塔距离作为指标，建立鸟害预测模型，能很好地反映不同地理位置杆塔鸟害故障的易发情况，为配电线路防鸟害工作提供防治措施和建议。

简介：提出了一种新的未知信号状态模型——多项式预测模型，并给出其滤波算法。分析表明，采用该方法建立的状态方程不需要已知信号本身的参数信息，都能准确描述运动或信号的动态。因此，提出的多项式信号的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的信号的状态估计问题。计算机仿真验证了该方法的正确性、有效性及实用性。

简介：摘要目前模块化多电平变流器（MMC）控制策略大多存在无法分别控制不同桥臂上子模块电容电压的不足。因此，本文提出一种基于模型预测控制的MMC电容均压控制策略，实现子模块电容电压的灵活控制，同时，增强对MMC内部环流的抑制效果。在MATLAB/Simulink平台中搭建MMC模型进行仿真，仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。

简介：摘 要：伴随国内电力工业的发展和电网管理的现代化，电力消费和负荷预测已成为现代电力系统的一个重要研究领域。科学预测用电量和电力负荷是电力企业制定短期年度计划和安排季度、月度生产任务的基本依据。制定电力企业的长远规划是电力企业不可缺少的工作;其也是电网规划设计的重要内容和依据。

简介：在大数据的基础上,通过数据挖掘技术,借助SAS工具,构建了基于逻辑回归的用户电费回收风险预测模型。同时,根据市场细分理论,针对高压用户、低压非居民用户、低压居民用户分别构建了预测模型。预测结果显示：3类模型预测准确率较高,为降低电费回收风险、提升电费回收率提供了数据支撑。

简介：摘要：本文围绕水文灾害预测与风险管理展开研究。首先，介绍了水文灾害的定义、类型及其对社会的重大影响，并综述了国内外在该领域的研究现状。接着，详细探讨了水文灾害预测技术，包括数值模型、统计模型和人工智能模型等多种方法，分析了各种技术的准确性及其局限性。然后，构建了全面的风险管理框架，涉及风险识别、评估以及减缓与应对策略。最后，通过典型案例分析，验证了预测技术和风险管理策略的有效性。本研究不仅丰富了水文灾害预测与风险管理的理论体系，也为未来相关研究提供了重要参考。

简介：摘要随着电力工业的日趋成熟，原来电力行业长期垄断的经营方式已无法适应电力工业生产力发展的需要。因此，锅炉普遍存在的运行效率低和NOx排放污染严重的问题，这一问题急需解决，刻不容缓。在不进行锅炉改造的前提下，以现有运行条件为基础，通过优化运行，提高锅炉效率和降低NOx的排放，是一种经济、有效的办法。本文对锅炉燃烧效率、降低污染物排放进行了阐述。

简介：摘要综合考虑开关连接用户容量、用户类别、成长周期、温度和经济等多个影响因素，利用最小二乘法、聚类算法、波形分解算法、回归算法等数据挖掘算法，对变电站开关的最大负荷范围进行预测。

简介：摘 要： 电力企业走向市场化是电力行业发展的必然趋势，在这种趋势的导向下，负荷预测在保证电网运行的安全性和经济性方面将会发挥越来越重要的作用，因此对其负荷预测方法的研究，就显得十分必要。

简介：摘要：国内电力企业依据“SG186标准化设计规范”基本完成了电力营销系统的建设，该系统几乎覆盖了整个中国的信息网络，实现了横向、纵向的一体化信息平台的建设，电力营销业务应用、相关数据采集与处理等子系统也得到了更为广泛的应用。智能电网建设步伐的不断加快，电力营销系统也步入了发展的快速阶段，依据国家电网需求，电力营销系统规划了计量生产调度平台、智能互动网站、营销稽查监控等多套业务系统，全面覆盖了电力营销系统，具有普遍应用性，满足多家电力公司的应用需求。与此同时，中国还发布了《中国电力大数据发展白皮书》，标志着电力大数据时代的开始。本文对基于预测模型的电力精准营销框架进行分析，以供参考。

简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：摘要： 随着全球对可再生能源的重视程度不断提高，风能作为一种清洁、可持续的能源形式，在电力生产中占据着越来越重要的地位。然而，风电场输出功率的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行和调度带来了挑战。准确的风电场功率预测对于优化电力系统调度、提高电网可靠性和经济性具有重要意义。本文旨在研究风电场功率预测模型的改进方法，并探讨其在实际应用中的效果。通过对现有预测模型的分析，结合先进的数据分析技术和算法，提出了一种改进的功率预测模型。实验结果表明，改进后的模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升，为风电场的高效运营和电力系统的优化管理提供了有力支持。

简介：摘要我国电力行业发展迅速，离不开国家经济的大力支持和政策扶持，才有今天的局面。电力营销是供电企业的核心业务，关系着企业的生存和发展。对电力营销中的风险源进行风险评价，有利于规避风险，保障电力营销工作的安全进行。

简介：国际金融危机发生以来，作为国民经济“晴雨表”的电力需求数据成为各方关注的焦点。对目前全国电力消费情况、重点行业发展情况以及社会节电情况进行分析，在此基础上对全年电力需求增长趋势进行研判。

简介：摘要通过对近几年省内相应变电站工程施工过程的细化统计及历史数据，利用PERT（计划评审技术）及三时估算法，建立省内典型变电工程施工开工前精确编制项目计划工期的模型，未来可动态根据人机料法环的资源投入和配置，实现变电工程整个过程的施工工期精准预测模型。

简介：摘要短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，对机组组合、经济调度、安全校核等具有重要意义。提高负荷预测精度，是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。本文利用excel对数据进行初步的整理，统计两个地区全年的日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率、负荷持续曲线指标的分布情况；然后，作出相应的图形、求出标准差和方差，结合指标的物理意义对数据进行分析；最后，结合计算结果评价出地区2的负荷规律性优于地区1。