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摘要:针对非平稳的家庭短期负荷数据,直接套用预测模型难以挖掘出更深层次的时序特征.提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和堆栈式长短期记忆(Stack Long Short-term Memory,SLSTM)的组合算法应用于家庭短期负荷预测.首先分析了SLSTM和EMD原理,提出EMD-SLSTM组合预测模型.将负荷数据通过EMD算法进行分解,然后将分解后的分量数据分别转化为三维数据样本.通过设计SLSTM网络架构及其参数,对归一化的分量数据和原始数据分别进行预测建模及其重构.为显示算法预测性能,实验对比了支持向量回归、人工神经网络、深度神经网络、梯度提升回归等模型在两种情景下的性能,采用MAPE和RMSE性能度量进行验证.实验结果表明EMD-SLSTM更能有效地表达出家庭短期负荷的时序关系,具有更高的预测精度....
摘要:对稳态电能质量预警阈值的研究是适应电能质量预警系统的开发.针对目前稳态电能质量预警阈值确定方法复杂单一的问题,提出了一种基于κ中心点聚类的稳态电能质量阈值确定方法.该方法是在对电能质量数据进行聚类分析的基础上,使用基于距离的平方和误差作为聚类质量的度量,根据阈值确定的实际情况取k=2,自然地将所有数据分为正常类和异常类两类,在此基础上进行阈值的选取.实验结果证明,在确定电能质量阈值的问题上,该方法具有良好的效果和效率....
[硕士论文] 张屹修
电气工程 中国矿业大学;中国矿业大学(江苏) 2019(学位年度)
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