混沌算法在短期电力负荷预测中的应用

本文是一种基于EEMD与动态神经网络的短期负荷预测的论文

采用新的预测技术进行负荷预测,效果不错!

母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义,但母线负荷随机波动性较强,其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此,提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方

为了利用不同深度神经网络的优势,提高深度学习算法对短期负荷的预测能力,提出一种基于多神经网络融合的短期负荷预测方法。以电力系统历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入特征,并行架构的深度神经网络和

为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题,设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建,根据预测需求选择系统的组成硬件,并以梯度提升树为核心

电力负荷等级在供配电系统设计时很有用!!!!!

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混沌TEA算法可以快速、安全的实现对数字图像 的加密,在加密过程中、由于混沌序列自身的单向 随机性和非线性,可有效抵抗线性攻击,并且对每组 明文进行加密的密钥和迭代次数都处于变化中,可 以克服差分攻击

针对库水位与尾矿坝安全等级的复杂对应关系，利用可能性理论将两者的模糊关系量化，并提出了一种基于库水位的尾矿坝安全等级的分析方法，通过构造库水位关于各安全等级的隶属函数、测量数据关于安全等级的可能性分布

基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用_