PSO优化GM(1,1)幂—神经网络模型在短期电价预测中的应用

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电价是反映电力市场运营状况,评价市场竞争效率的核心指标,是电力市场决策的基础。电价预测对引导投资、自发配置市场资源、实现电力供求基本平衡、满足各项服务目标具有重要意义。较为准确的短期电价预测即有助于发电商为获得最大利润提供最优报价策略的选择,又使购电方的动态成本控制成为可能,同时还为监管部门的实时监管提供了重要的科学依据,保证电力市场的正常运行。本文先简单介绍了电价预测并列举了现有文献的几种主要电价预测方法。有统计学方法、神经网络法、市场模拟法、灰色系统理论、组合预测方法等。再在分析现有方
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周期性的边界条件在物理学中的很多领域中多有涉及,在微磁学中可以用来模拟高度规则的周期性的磁性结构,然而在微磁学中却没有那么容易实现。因为微磁学中退磁场起源为偶极相互作用,而偶极相互作用又为长程相互作用。K.M. Lebecki等在2008年实现了一维周期性边界条件,我们在其工作的基础上给出了二维边界条件的实现方法:离散的无限退磁因子求和被连续的积分代替。退磁场通过重新定义的退磁因子进行计算,这种方
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YBCO高温超导块材由于较高的临界转变温度及优良的电磁性能被广泛应用于超导磁体,超导储能飞轮,超导磁悬浮等诸多方面。为了进一步提高临界电流密度J。,必须向块材中引入强的磁通钉扎中心,为此,科学家们通过掺杂、热处理、高能粒子辐照等方法在超导块材中引入有效钉扎中心,以提高块材的临界电流密度。实践证明,掺杂是引入磁通钉扎中心的非常有效的方法之本文采用传统固态烧结法制备出了制备YBCO超导块材需要的初始粉
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