檢索結果:共12筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="負載預測" and ckeyword.raw="負載預測"
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本論文研究以負載預測為基礎之微電網故障定位,藉由類神經網路技術計算出標的系統每日負載量與發電量再利用故障時上游主電網與微電網內各分散式電源所提供的故障電流造成母線電壓變動量,並結合粒子群演算…
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負載預測的結果能協助微型電網系統,對於電源及負載的排程與控制,提供較佳化的規劃,以期能使整個微型電網的運轉同時兼顧經濟與可靠,因此,提高其預測模型的精確度,將更能夠提升微型電網運轉的穩定及安全性。微…
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隨著全球對氣候變化的關注增加,包括台灣在內的 150 多個國 家和地區致力於實現 2050 年的淨零排放目標。為此,政府加快能源 轉型,推廣再生能源及電化學儲能系統。再生能源的間歇性使電力供 …
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電能是目前人類生活最重要的能源,更是國家經濟發展之重要基石。對於電力公司而言,電力負載預測在機組排程、電網安全分析及經濟調度上均扮演著極為重要的角色,精準的負載預測不僅可以達到降低運轉所需成本的目標…
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本論文使用基因演算法於離網的微電網進行電力調度,鑒於微電網中太陽光電發電系統調度是屬於短期調度每一分鐘進行一次的調度,所以調度電網參數的數據可能無法即時傳輸給調度程式,所以對調度所需要之電網輸入參數…
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本文主旨在探究負載預測及契約容量最佳化。首先,蒐集相關 文獻,比較傳統線性回歸及灰色理論之負載預測方法,再提出資料 修正,比較修正前後負載預測之結果。經結果得之,資料濾除後可 以降低誤差,並續之,利…
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本論文旨在研究以負載預測為基礎之電網重構分析技術,藉由類神經網路技術計算出標的系統每個月之平均負載量與發電量,並利用三相相別配接及饋線重組技術,以粒子群演算法找出未來目標系統運轉時段之最適相別配接及…
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負載預測在電力調度作業中扮演著極為重要的角色。精確的負載預測可提供較正確的機組排程與規劃,進而提高供電品質,尤其在大量再生能源發電併入系統後,提高負載預測的精確度更是增加系統調度安全及降低成本的治本…
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本文所提之預測方法乃是透過短期負載預測中供電饋線與每日逐時氣象資訊之關聯,對影響負載的關鍵因素進行分析,進而提出一套基於氣象資料的短期配電饋線負載預測方法,以準確預估未來各時間點之負載容量。本文以饋…