检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:林湘宁[1,2] 黄京[1] 熊卫红[3] 翁汉琍[1] 朱黎明[2] 张贞[4] 谢志成[2]
机构地区:[1]三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002 [2]华中科技大学电气与电子工程学院,湖北武汉430074 [3]国家电网公司华中分部,湖北武汉430077 [4]华能北京热电有限责任公司,北京100023
出 处:《电力自动化设备》2016年第4期73-77,共5页Electric Power Automation Equipment
基 金:国家自然科学基金资助项目(51277082);武汉市黄鹤英才(科技)计划~~
摘 要:应用灰色关联度分析方法确定了与待预测状态量关联度较高的因素,并利用熵理论建立了具有客观权重的组合预测模型。预测区间可有效量化由不确定因素引起的油中溶解气体浓度波动,应用比例系数法和粒子群优化算法建立了一定置信水平下油中溶解气体浓度的区间预测模型,且不受传统区间预测方法中必须服从正态分布的限制。实例结果验证了所提模型的有效性。The factors highly related to the variables to be predicted are confirmed by the grey relational analysis and a combination prediction model with objective weight is built based on the entropy theory. Since uncertain factors may influence the dissolved-gas concentration in transformer oil and the prediction interval can effectively quantify its fluctuation,the proportionality coefficient method and particle swarm algorithm are adopted to build an interval prediction model of dissolved gas in transformer oil at a certain confidence level,which,different from the traditional interval prediction method,does not have to obey the normal distribution limitation. The calculative results for an example show the effectiveness of the proposed model.
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