基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对热电联产机组每年发电计划制定及调整期间,地方电厂以满足供热为由频繁要求调整计划的现象,本文提出一种以热定电的电负荷预测方法.该方法基于地方热负荷,对要求调整发电计划的电厂进行热负荷假设检验提取,并用Elman神经网络方法预测热负荷,最后采用灰色神经网络方法来确定电厂发电量.该方法对于确定热电联产机组发电计划、控制购电成本具有重要的意义.
推荐文章
热电联产机组热、电负荷优化分配
热电联产机组
热、电负荷
优化分配
基于神经网络和ARIMA模型的冷热电短期负荷预测
冷热电联供
负荷预测
Elman神经网络
自回归求和滑动平均模型
小波神经网络
基于改进神经网络和能量守恒法的热电联产机组发电量计算
以热定电
热电联产
自适应遗传算法
BP神经网络
能量守恒法
发电量计算
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于神经网络的热电联产机组热负荷和电负荷预测
来源期刊 热力发电 学科 工学
关键词 热电联产 以热定电 热负荷 电负荷 Elman神经网络 灰色神经网络 假设检验
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 智能电厂技术研究
研究方向 页码范围 46-50
页数 5页 分类号 TM611.1|TP183
字数 3277字 语种 中文
DOI 10.19666/j.rlfd.201904049
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 阮江军 武汉大学电气与自动化学院 272 5255 37.0 58.0
2 皇甫成 4 21 2.0 4.0
3 骆小满 武汉大学电气与自动化学院 2 0 0.0 0.0
4 周灵杰 武汉大学电气与自动化学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (131)
共引文献  (44)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2011(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2012(16)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(16)
2013(12)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(10)
2014(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2015(16)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(14)
2016(18)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(18)
2017(14)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(11)
2018(6)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(2)
2019(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2019(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
热电联产
以热定电
热负荷
电负荷
Elman神经网络
灰色神经网络
假设检验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热力发电
月刊
1002-3364
61-1111/TM
大16开
陕西西安兴庆路136号
52-103
1972
chi
出版文献量(篇)
6331
总下载数(次)
8
总被引数(次)
39999
论文1v1指导