一种电力负荷条件密度预测方法

    公开(公告)号:CN104217258B

    公开(公告)日:2017-09-05

    申请号:CN201410469615.9

    申请日:2014-09-15

    Abstract: 一种电力负荷条件密度预测方法。其包括模型建立、模型求解、模型选择和条件密度预测等步骤。本发明效果:建立了电力负荷神经网络分位数回归模型,结合了神经网络模型与分位数回归模型两个方面的优势,能够准确刻画电力负荷的变动规律,表现出强大的功能。出了电力负荷神经网络分位数回归模型的标准梯度优化算法,在不影响模型估计精度的前提下,提升模型的计算速度。建立了电力负荷的神经网络分位数回归模型选择的AIC准则,有效地避免了模型过于复杂、陷入过度拟合的窘境。基于神经网络分位数回归,建立了电力负荷条件密度预测方法,不仅显著提升了模型预测精度,而且得到电力负荷整个概率密度预测结果,能够提供更多有用信息,便于科学决策。

    高压输电线路积雪清除装置和系统

    公开(公告)号:CN107069632A

    公开(公告)日:2017-08-18

    申请号:CN201710259684.0

    申请日:2017-04-19

    CPC classification number: H02G7/16

    Abstract: 本发明提供了一种高压输电线路积雪清除装置和系统,属于高压设备积雪清除技术领域。所述装置包括:绝缘伸缩杆和连接在所述绝缘伸缩杆一端的敲击器,绝缘伸缩杆的另一端设置有与所述无人机可拆卸连接的连接部;绝缘伸缩杆内设置有控制芯片和信号收发器,控制芯片通过信号收发器与所述无人机的处理器连接,用于通过所述处理器接收地面的控制信号,根据所述控制信号,控制绝缘伸缩杆和敲击器动作,以清除高压输电线路上的积雪。本发明实施例提供的高压输电线路积雪清除装置和系统,能够自动清除高压输电线路上的积雪,安全性高,避免了高压输电线路对运维人员造成伤害,除雪效果好,保证了高压输电线路在低温恶劣环境下电力输送的稳定性。

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