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：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。

简介：摘要针对电力呼叫中心的话务量受到天气影响较为显著的情况，综合考虑了当地气温、周规律、月规律、法定节假日、同期增长趋势等因素对话务量的影响，提出一种温度相关预测模型，数值试验证明这一模型应用于电力行业呼叫中心话务预测效果良好。

简介：摘要“十三五”期间天津市经济转型和产业经济调整必然导致用电结构的变化，传统的预测模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系，难以适应两者间短期偏离的冲击。本文首先探索分析了天津市历史经济形势及发展政策走向、电力需求的变化规律，深入研究了经济与电力长期协整关系，并在此基础上研究短期波动对用电的影响，建立了适用于天津市经济“新常态”下的误差修正模型以预测售电量变化，有效提升了模型的拟合优度和预测能力。

简介：研究了负荷时间序列波动性，提出了一种基于机制转换非线性模型的短期负荷预测方法。在二阶矩层面建立了标准机制转换非线性模型（LSTAR），有效地解决了TAR模型的问断点问题。提出了基于厚尾假设的机制转换模型。借助模型的不对称参数，分析了不同性质冲击下的不同机制。用实际算例验证了该方法的可行性和有效性，并比较了模型的预测能力，得到厚尾LSTAR模型效果最优。

简介：摘要我国为了对于环境污染进行有效地整治，采用了煤改电的政策来尽量地减少供暖当中的煤炭燃烧所占的比例，但是在执行过程当中，可能会给电网带来一定的波动，利用ARIMA模型可以有效地对其发展情况进行预测，最终可以有针对性地进行负载的调整，实现电网负载的均衡化，避免能源的浪费。

简介：为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和非线性自回归神经网络模型（NARNN）的组合模型NARIMA。实现方法为：建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明：NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。

简介：摘要：随着电力大数据时代的到来，对电力负荷预测的精度提出了更高的要求，准确的电力负荷预测对电力系统安全稳定运行，降低成本开销具有重要意义。针对短期电力负荷在不同时间段下呈现不同的负荷运行规律的特点，在日范围内计算不同的时间段的负荷行为相似度。在考虑天气维度和时间维度的基础上，增加考虑行为维度，将不同时间段的行为相似度因素引入长短时记忆网络模型，根据历史负荷数据对未来的负荷数据进行预测。通过实验仿真证明，考虑不同时间段的负荷行为特点可以有效提高负荷预测的准确度。