一种基于LSTM神经网络的建筑物电负荷综合预测方法及系统

    公开(公告)号:CN111563610B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202010237534.1

    申请日:2020-03-30

    摘要: 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的建筑物电负荷综合预测方法及系统,获取典型建筑物的负荷数据、天气参数以及建筑物数据并进行归一化处理;建立LSTM神经网络的电负荷预测模型,选择相似典型日的数据作为训练样本,训练数据包括训练日的天气因素、建筑物类型数据、负荷数据,在训练过程中以电负荷的误差最小为目标进行训练获得LSTM神经网络模型参数;输入待测建筑物的建筑物数据至训练好的LSTM神经网络的电负荷预测模型后,获得建筑物对应的典型日负荷曲线、月负荷曲线和年负荷曲线。基于LSTM神经网络的建筑负荷预测方法,综合考虑了建筑物的不同特点以及负荷波动变化情况实现楼宇建筑的高精度负荷预测,具有精度高、易实现的功能。

    典型发电厂避雷器配置与绝缘配合的建模方法

    公开(公告)号:CN108228976A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201711340526.4

    申请日:2017-12-14

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 本发明公开了典型发电厂避雷器配置与绝缘配合的建模方法,包括以下步骤:运用暂态仿真程序建立符合现场实际情况的典型发电厂仿真模型;氧化锌避雷器模型中,设置氧化锌避雷器模型参数;避雷器的额定电压值包括缓波前过电压及快波前过电压;假设该发电厂任一出线端遭受到随机的雷电过电压侵袭,对发电厂电气主接线建模,运行已经搭建好的典型发电厂仿真模型,观察各参考点的电压波形,验证安装有氧化锌避雷器的发电厂的电气主系统的绝缘和系统稳定性。本发明对发电厂避雷器的数量和位置进行优化选择,按照规程确定设备的绝缘水平,校验其绝缘裕度,为典型发电厂的绝缘配合设计提供指导。

    一种背压发电机接入电气系统的接线方案推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN110460039B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201910625814.7

    申请日:2019-07-11

    摘要: 本公开提供了一种背压发电机接入电气系统的接线方案推荐方法及装置,它解决了背压发电机接入电气系统的接线方案推荐准确率低的问题,具有接线方案推荐准确率高的效果。背压发电机接入电气系统的接线方案推荐方法,包括:根据已知背压发电机总装机容量,确定出接入不同数量背压发电机及其对应的每台背压发电机容量、出口电压及类型,形成接线方案并存储至接线方案集合内;更新接线方案集合;根据更新后的接线方案集合中所有接线方案的拓扑关系及其相应参数,分别进行潮流分布计算及暂态过程分析,筛选出同时满足潮流分布计算及暂态过程分析的接线方案作为最佳接线方案进行推荐。

    典型发电厂避雷器配置与绝缘配合的建模方法

    公开(公告)号:CN108228976B

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN201711340526.4

    申请日:2017-12-14

    IPC分类号: G06F30/20

    摘要: 本发明公开了典型发电厂避雷器配置与绝缘配合的建模方法,包括以下步骤:运用暂态仿真程序建立符合现场实际情况的典型发电厂仿真模型;氧化锌避雷器模型中,设置氧化锌避雷器模型参数;避雷器的额定电压值包括缓波前过电压及快波前过电压;假设该发电厂任一出线端遭受到随机的雷电过电压侵袭,对发电厂电气主接线建模,运行已经搭建好的的典型发电厂仿真模型,观察各参考点的电压波形,验证安装有氧化锌避雷器的发电厂的电气主系统的绝缘和系统稳定性。本发明对发电厂避雷器的数量和位置进行优化选择,按照规程确定设备的绝缘水平,校验其绝缘裕度,为典型发电厂的绝缘配合设计提供指导。

    一种基于LSTM神经网络的建筑物电负荷综合预测方法及系统

    公开(公告)号:CN111563610A

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN202010237534.1

    申请日:2020-03-30

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/08 G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的建筑物电负荷综合预测方法及系统,获取典型建筑物的负荷数据、天气参数以及建筑物数据并进行归一化处理;建立LSTM神经网络的电负荷预测模型,选择相似典型日的数据作为训练样本,训练数据包括训练日的天气因素、建筑物类型数据、负荷数据,在训练过程中以电负荷的误差最小为目标进行训练获得LSTM神经网络模型参数;输入待测建筑物的建筑物数据至训练好的LSTM神经网络的电负荷预测模型后,获得建筑物对应的典型日负荷曲线、月负荷曲线和年负荷曲线。基于LSTM神经网络的建筑负荷预测方法,综合考虑了建筑物的不同特点以及负荷波动变化情况实现楼宇建筑的高精度负荷预测,具有精度高、易实现的功能。

    一种背压发电机接入电气系统的接线方案推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN110460039A

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201910625814.7

    申请日:2019-07-11

    摘要: 本公开提供了一种背压发电机接入电气系统的接线方案推荐方法及装置,它解决了背压发电机接入电气系统的接线方案推荐准确率低的问题,具有接线方案推荐准确率高的效果。背压发电机接入电气系统的接线方案推荐方法,包括:根据已知背压发电机总装机容量,确定出接入不同数量背压发电机及其对应的每台背压发电机容量、出口电压及类型,形成接线方案并存储至接线方案集合内;更新接线方案集合;根据更新后的接线方案集合中所有接线方案的拓扑关系及其相应参数,分别进行潮流分布计算及暂态过程分析,筛选出同时满足潮流分布计算及暂态过程分析的接线方案作为最佳接线方案进行推荐。