亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        地區(qū)電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計

        2014-09-22 00:28:52付學(xué)謙陳皓勇牛銘金小明
        電力建設(shè) 2014年2期
        關(guān)鍵詞:峰谷負(fù)荷預(yù)測

        付學(xué)謙,陳皓勇,牛銘,金小明

        (1.華南理工大學(xué)電力學(xué)院,廣州市510640;2.廣州供電局有限公司,廣州市510620;3.南方電網(wǎng)科學(xué)研究院,廣州市510080)

        0 引言

        短期負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)安全運行及調(diào)度自動化的重要依據(jù),是現(xiàn)代電力系統(tǒng)能量管理系統(tǒng)的重要內(nèi)容。短期負(fù)荷預(yù)測的結(jié)果直接用于火電分配、水火電協(xié)調(diào)、機(jī)組經(jīng)濟(jì)組合和交換功率計劃、運行方式的調(diào)整計劃等,因此短期負(fù)荷預(yù)測的精度直接決定了上述各種調(diào)度計劃的準(zhǔn)確性。各種調(diào)度計劃的準(zhǔn)確性提高,不僅將提高電網(wǎng)的安全性、可靠性,還可以減少機(jī)組的備用,提高電網(wǎng)運行的經(jīng)濟(jì)性。

        根據(jù)所采用的數(shù)學(xué)理論和預(yù)測工具,可以將預(yù)測方法分為經(jīng)典方法和智能方法兩大類,經(jīng)典方法通常以統(tǒng)計理論為基礎(chǔ),最典型的是時間序列法[1]、趨勢外推法[2]、回歸分析法[3]。短期負(fù)荷預(yù)測方法還有人工智能的事例推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[4]、卡爾曼濾波、小波分析[5]、模糊集理論、混沌理論[6]、數(shù)據(jù)挖掘[7-8]、聚類分析等。

        負(fù)荷本身具有復(fù)雜性和不確定性,很難用一種數(shù)學(xué)模型將各影響因素及其規(guī)律進(jìn)行有效歸納,各種負(fù)荷預(yù)測算法均有一定的適用條件[9]。選擇若干預(yù)測算法進(jìn)行組合預(yù)測可以提高預(yù)測的精度。合理地考慮氣象因素對負(fù)荷的影響是提高負(fù)荷預(yù)測精度的重要因素之一[10],可以設(shè)置氣象因素為負(fù)荷預(yù)測相關(guān)因素類型的內(nèi)容。電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)采用B/S結(jié)構(gòu)可以從技術(shù)上保證系統(tǒng)靈活的擴(kuò)展能力、良好的可再升級性能和快速移植能力[11]?;贐/S模式的負(fù)荷預(yù)測管理系統(tǒng)可以實現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測信息共享與統(tǒng)一管理,極大地提高負(fù)荷預(yù)測效率[12]。

        本文設(shè)計符合廣州電網(wǎng)電力負(fù)荷特性的短期負(fù)荷預(yù)測管理系統(tǒng),包括功能設(shè)計、外部接口設(shè)計、系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和配置,并對自適應(yīng)能力進(jìn)行研究。

        1 功能設(shè)計

        1.1 短期負(fù)荷預(yù)測

        短期負(fù)荷預(yù)測利用歷史樣本數(shù)據(jù),預(yù)報出未來1周內(nèi)指定日期96點(每日00:15~24:00,每15 min 1點)或指定時段的系統(tǒng)有功負(fù)荷。文獻(xiàn)[13]對平時和重大節(jié)日期間的負(fù)荷預(yù)測分別研究,建立了平時日和節(jié)日期間的負(fù)荷預(yù)測數(shù)學(xué)模型。預(yù)測日可以劃分為普通工作日、雙休日、普通節(jié)假日和重點節(jié)假日。本設(shè)計中提供多種先進(jìn)的算法分別進(jìn)行普通工作日、雙休日和節(jié)假日的負(fù)荷預(yù)測。對于重要節(jié)假日,如春節(jié),能參照陽歷(陰歷)的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù),自動進(jìn)行預(yù)測。

        為了克服普通人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測模型的缺陷,文獻(xiàn)[14]提出了小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)電力負(fù)荷預(yù)測模型,結(jié)合了小波變換與人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)思想。為避免單一算法的缺陷,本文在設(shè)計中采用組合預(yù)測法預(yù)測短期負(fù)荷。組合預(yù)測采用線性回歸法、時間序列法、指數(shù)平滑法、基于溫度準(zhǔn)則的回歸法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,如圖1所示。選擇若干預(yù)測算法并設(shè)置相應(yīng)算法的權(quán)重系數(shù),即可確定一種組合算法。權(quán)重系數(shù)自動計算的過程如下:短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)采用當(dāng)前選擇的算法對當(dāng)前預(yù)測日的前一個同類型日進(jìn)行預(yù)測,假設(shè)該同類型日可以取得實際數(shù)據(jù),進(jìn)行誤差分析,最后根據(jù)各算法的誤差確定其權(quán)重系數(shù)。

        圖1 組合預(yù)測設(shè)置Fig.1 Combined forecast setting

        負(fù)荷預(yù)測相關(guān)因素只列出有代表性的點,其他點采用線性映射,或分段線性映射的方法來獲得映射后數(shù)值。如圖2所示,最高溫度的映射圖縱坐標(biāo)為映射后數(shù)值,橫坐標(biāo)為映射前數(shù)值。例如,32℃映射后數(shù)值為0.32℃。

        圖2 最高溫度的映射Fig.2 Mapping at highest temperature

        相似日樣本類型在確定樣本空間時能夠考慮氣象因素,是比較理想的情況。氣象因素是負(fù)荷預(yù)測相關(guān)因素的重要內(nèi)容。文獻(xiàn)[15]中對受氣象因素影響的部分采用回歸方法建立氣象因素影響模型,對不受氣象因素影響的部分,幅值大的分量建立回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,對幅值小的分量建立線形ARMA模型。本設(shè)計中的負(fù)荷預(yù)測相關(guān)因素包含了受氣象因素影響的部分與不受氣象因素影響的部分,如圖3所示。

        圖3 相關(guān)因素設(shè)置Fig.3 Relative factors setting

        相關(guān)因素的取值范圍相差很大。為了反映其影響程度把各影響因素映射到[0,1]區(qū)間上比較,這樣才有可比性。如圖2,最高溫度映射后數(shù)值的取值在0和1之間。影響相似度的是映射后數(shù)值和系數(shù)的乘積,映射前數(shù)值的作用相當(dāng)于一個索引,即與某一因素的實際數(shù)值直接對應(yīng)的是映射前數(shù)值,系統(tǒng)可以根據(jù)與實際數(shù)值最匹配的映射前數(shù)值來獲得映射后數(shù)值和系數(shù)。

        特殊事件是反常行為,會導(dǎo)致歷史數(shù)據(jù)不正常,特殊事件設(shè)置如圖4所示。特殊事件一經(jīng)設(shè)置保存,對預(yù)測數(shù)據(jù)和樣本數(shù)據(jù)都有影響,這一點是與分時段修正不同的。如果不是真正的特殊事件,僅僅是要對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分時段修正,可采用分時段修正設(shè)置。因事件導(dǎo)致負(fù)荷變化量,與實際負(fù)荷數(shù)據(jù)的單位一致,可為正數(shù),也可為負(fù)數(shù),正負(fù)號應(yīng)與實際事件導(dǎo)致的負(fù)荷變化方向一致。

        圖4 特殊事件設(shè)置Fig.4 Special event setting

        圖5 給出了當(dāng)預(yù)測11月20日以后的某一天,11月20日作為其中一個樣本日時的情況,由上一條曲線可見11月20日的原始數(shù)據(jù)曲線因受事件的影響而顯得不正常,這會影響負(fù)荷預(yù)測的結(jié)果,因此必須進(jìn)行處理,下一條曲線即為考慮事件影響并自動進(jìn)行處理后的樣本數(shù)據(jù),顯然系統(tǒng)自動消除了事件對11月20日樣本數(shù)據(jù)的不良影響。

        圖5 11月20日作為樣本的情況Fig.5 November 20th as a sample

        1.2 人工干預(yù)

        用戶干預(yù)是提高負(fù)荷預(yù)測軟件預(yù)測準(zhǔn)確度的重要手段。主要的人工干預(yù)手段包括:特殊事件的設(shè)置;各種負(fù)荷相關(guān)影響因素的人工置入;調(diào)整負(fù)荷預(yù)測參數(shù);樣本數(shù)據(jù)的修改;直接修正負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。其中,負(fù)荷預(yù)測相關(guān)因素的映射前數(shù)值和映射后數(shù)值由用戶結(jié)合本地區(qū)實際情況自行設(shè)置,設(shè)置好以后,一般不需要經(jīng)常改變,但是每一種相關(guān)因素類型的系數(shù)必須根據(jù)實際情況經(jīng)常進(jìn)行修改。

        1.3 考核管理

        實現(xiàn)相關(guān)的預(yù)測考核指標(biāo)計算和考核功能??梢杂嬎愠鲱A(yù)測合格率、各個預(yù)測點的預(yù)測誤差、峰谷負(fù)荷準(zhǔn)確率等各種指標(biāo),并通過與設(shè)置的考核指標(biāo)的對比給出考核結(jié)果信息。

        圖6為廣州電網(wǎng)日考核標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置。例如某一點的預(yù)測值為1 200MW,則允許相對誤差標(biāo)準(zhǔn)為5%,滿足此標(biāo)準(zhǔn)的即為合格點。

        圖7為廣州電網(wǎng)的月考核標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置,按月判斷負(fù)荷預(yù)測結(jié)果是否符合要求。

        圖6 日考核標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置Fig.6 Setting of daily assessment standard

        圖7 月考核標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置Fig.7 Setting of monthly assessment standard

        1.4 負(fù)荷特性分析

        提供全面的、多角度的統(tǒng)計分析工具,實現(xiàn)對負(fù)荷特性的分析統(tǒng)計功能,并把分析結(jié)果予以發(fā)布。負(fù)荷特性主要指標(biāo)包括日負(fù)荷特性、月負(fù)荷特性和年(季)負(fù)荷特性3個方面。

        (1)日負(fù)荷特性:日最大(小)負(fù)荷、平均負(fù)荷、日負(fù)荷率、日最小負(fù)荷率、日峰谷差、日峰谷差率等。

        (2)月負(fù)荷特性:月最大(小)負(fù)荷、月平均日負(fù)荷、月平均日負(fù)荷率、月負(fù)荷率、月峰谷差、月最大(小)峰谷差率、月平均日峰谷差、月平均日峰谷差率、月不均衡負(fù)荷率等。

        (3)年(季)負(fù)荷特性:年(季)最大(小)負(fù)荷、年(季)平均日負(fù)荷、年(季)平均日負(fù)荷率、年(季)平均月負(fù)荷率、年(季)最大(小)日負(fù)荷率、季不均衡系數(shù)、年(季)負(fù)荷率、年(季)最小負(fù)荷率、年(季)最大(小)峰谷差、年(季)最大(小)峰谷差率、年(季)平均日峰谷差、年(季)平均日峰谷差率、年最大負(fù)荷利用小時數(shù)、年負(fù)荷曲線、年(季)生產(chǎn)均衡率等。

        1.5 用戶管理

        提供一套完整的機(jī)制來保證系統(tǒng)的安全運行,其中對用戶的身份認(rèn)證與權(quán)限管理是其中最重要的內(nèi)容。對系統(tǒng)的訪問權(quán)限被限制在最細(xì)的級別,即用戶所做的每一種操作都需得到管理員的認(rèn)可。同時對若干種權(quán)限組成集合,以方便系統(tǒng)管理員對權(quán)限的管理。每一可訪問本系統(tǒng)的用戶都必須被分配一個唯一的用戶號,在進(jìn)入本系統(tǒng)前,用戶必須以此用戶號進(jìn)行登錄。用戶權(quán)限劃分為下面的3個等級。

        (1)系統(tǒng)管理員:擁有系統(tǒng)最高權(quán)限,管理所有用戶的權(quán)限、登錄身份和口令;擁有其他兩級用戶的所有權(quán)限。

        (2)負(fù)荷預(yù)測執(zhí)行用戶:可以執(zhí)行負(fù)荷預(yù)測的計算、查詢、修改等功能;可以查看、修改負(fù)荷預(yù)測的所有參數(shù);可以查看、修改負(fù)荷預(yù)測的實際數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù);可以查看所有預(yù)測項目的預(yù)測準(zhǔn)確率和負(fù)荷分析結(jié)果等。

        (3)瀏覽用戶:只有查看功能。

        2 接口設(shè)計

        廣州電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)與廣州電網(wǎng)EMS系統(tǒng)、廣東省氣象臺和廣東省調(diào)度系統(tǒng)通過接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。

        2.1 與EMS系統(tǒng)的接口

        短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)所需要的運行數(shù)據(jù)取自廣州電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)(energy management system,EMS)的Web服務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫。

        2.2 與氣象數(shù)據(jù)接口

        廣東省氣象臺以文本文件方式提供昨日天氣實況和次日天氣預(yù)報數(shù)據(jù),通過ftp傳送文本文件方式實現(xiàn)。天氣預(yù)報數(shù)據(jù)內(nèi)容有:時間、地區(qū)、天氣狀況、氣溫、降雨量、濕度、氣壓、能見度、風(fēng)力、風(fēng)向。天氣狀況應(yīng)該是固定的描述,用代碼表示。溫度缺省單位是℃;降雨量缺省單位是mm;濕度缺省單位是%;氣壓缺省單位是100 Pa;風(fēng)力缺省單位是級;風(fēng)向用字母表示:西北風(fēng)為WN(東、南、西、北分別用E、S、W、N 表示)。

        2.3 與廣東省調(diào)度系統(tǒng)的接口

        短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)可以定時輸出負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的文本文件,并自動以ftp方式傳送給廣東省調(diào)度系統(tǒng)。

        3 體系結(jié)構(gòu)

        3.1 網(wǎng)絡(luò)接入方式

        本系統(tǒng)安裝在安全I(xiàn)II區(qū),所需要的實際數(shù)據(jù)取自廣州電網(wǎng)EMS系統(tǒng)的Web服務(wù)器,與處于I區(qū)的EMS系統(tǒng)通過物理隔離裝置相隔離,從而有效地保證了各級應(yīng)用系統(tǒng)的安全性。用戶均通過調(diào)度數(shù)據(jù)專用網(wǎng)訪問本系統(tǒng)Web服務(wù)器。短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖8所示。

        圖8 短期負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.8 Short-term load forecasting system structure

        3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)由服務(wù)器端與客戶端2個部分組成[16],并采用由表示層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)層組成的3層體系結(jié)構(gòu),如圖9所示。

        圖9 體系結(jié)構(gòu)Fig.9 System architecture

        (1)表示層面向客戶,用戶通過瀏覽器輸入Web服務(wù)器地址訪問Web服務(wù)器。

        (2)應(yīng)用服務(wù)器作為業(yè)務(wù)邏輯層,實現(xiàn)對用戶的接入,接受用戶請求,執(zhí)行復(fù)雜運算,并將結(jié)果返回給用戶。

        (3)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器作為數(shù)據(jù)層存儲數(shù)據(jù)。

        4 系統(tǒng)配置

        為實現(xiàn)短期負(fù)荷預(yù)報系統(tǒng)的功能,需要配置一臺高性能PC服務(wù)器,運行W Application Server,所有的應(yīng)用功能全部部署在該臺PC服務(wù)器上。數(shù)據(jù)庫使用現(xiàn)有的廣州電網(wǎng)EMS系統(tǒng)的服務(wù)器,防火墻設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(包括局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)設(shè)備),均采用現(xiàn)有配置的設(shè)備。

        4.1 硬件配置

        PC工作站1臺,CPU在1.8 GHz以上,內(nèi)存1 G以上、硬盤80 G以上,主要用于負(fù)荷預(yù)測應(yīng)用服務(wù)器。

        4.2 軟件配置

        系統(tǒng)采用最先進(jìn)的B/S結(jié)構(gòu)。應(yīng)用服務(wù)器的操作系統(tǒng)采用Microsoft Windows 2003 Server;數(shù)據(jù)庫服務(wù)器利用現(xiàn)有EMS系統(tǒng)Web服務(wù)器;客戶端、管理員工作站操作系統(tǒng)為Microsoft windows 95,瀏覽器為版本4.0以上的Microsoft Ineternet Explorer,支持中文環(huán)境網(wǎng)絡(luò)接入方式;應(yīng)用軟件類別包括短期負(fù)荷預(yù)測、負(fù)荷分析、系統(tǒng)管理、界面設(shè)計和系統(tǒng)接口。

        5 自適應(yīng)研究

        自學(xué)習(xí)和自動調(diào)節(jié)參數(shù)算法,使系統(tǒng)能夠自動適應(yīng)廣州負(fù)荷的特征,進(jìn)一步提高預(yù)測精度。對較大的預(yù)測誤差,系統(tǒng)會自行糾偏,并且將預(yù)測誤差原因反饋。自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能與反饋機(jī)制在短期負(fù)荷預(yù)測中可對模型和參數(shù)進(jìn)行修正,如圖10所示。

        圖10 自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能與反饋機(jī)制Fig.10 Self-learning,self-adaption and feedback mechanisms

        (1)自學(xué)習(xí)功能:系統(tǒng)自動將操作人員的預(yù)測控制策略存儲到專家系統(tǒng)作為學(xué)習(xí)樣本,在以后的預(yù)測過程中,根據(jù)結(jié)果自動調(diào)用專家系統(tǒng)中的方案,從而提高預(yù)測精度。

        (2)自適應(yīng)功能:實際預(yù)測中不可能所有的算法都能有效完成預(yù)測,對此,系統(tǒng)可以自主選擇最合適模型,自動調(diào)節(jié)參數(shù),使系統(tǒng)能夠自動適應(yīng)廣州負(fù)荷的特征,進(jìn)一步提高預(yù)測精度。

        (3)反饋機(jī)制:如果預(yù)測出現(xiàn)較大誤差,系統(tǒng)會自行與歷史誤差相比較,并且將預(yù)測誤差原因以建議的形式反饋給操作人員,以便于今后對預(yù)測精度的改進(jìn)。

        6 結(jié)語

        本文設(shè)計除了實現(xiàn)負(fù)荷的短期預(yù)測功能外,同時還可以實現(xiàn)相關(guān)的預(yù)測考核指標(biāo)考核功能。規(guī)范化的短期負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)庫可以提高數(shù)據(jù)共享的程度,最大限度地減小數(shù)據(jù)的冗余,為各級、各層面工作人員的具體應(yīng)用提供可靠性高、一致性好的信息來源?;诰W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫,最先進(jìn)的B/S結(jié)構(gòu)可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中化存儲,提高數(shù)據(jù)的利用率和系統(tǒng)的執(zhí)行效率,保證了系統(tǒng)的兼容性,并使系統(tǒng)功能易于拓展。

        [1]谷子,唐巍.電力短期負(fù)荷時間序列混沌相空間重構(gòu)參數(shù)優(yōu)選法[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2006,26(14):18-23.

        [2]李栓,劉莉,劉陽.趨勢外推法在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].沈陽工程學(xué)院學(xué)報:自然科學(xué)版,2005,1(Z1):64-65.

        [3]張伏生,汪鴻,韓悌,等.基于偏最小二乘回歸分析的短期負(fù)荷預(yù)測[J].電網(wǎng)技術(shù),2003,27(3):36-40.

        [4]雷紹蘭,孫才新,周湶,等.基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)的電力短期負(fù)荷預(yù)測方法[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2005,25(22):81-85.

        [5]宋超,黃民翔,葉劍斌.小波分析方法在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報,2002,14(3):8-12.

        [6]楊韜,劉崇新,許喆,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與混沌理論的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測[J].陜西電力,2008(6):6-9.

        [7]牛東曉,谷志紅,邢棉,等.基于數(shù)據(jù)挖掘的SVM短期負(fù)荷預(yù)測方法研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2006,26(18):6-12.

        [8]朱六璋,短期負(fù)荷預(yù)測的組合數(shù)據(jù)挖掘算法[J].電力系統(tǒng)自動化,2006,30(14):82-86.

        [9]鐘惠鋒.提高電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測精度的研究[J].廣東電力,2011,24(6):97-100.

        [10]廖峰,周勇,賀輝,等.集中式省地一體化母線負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)[J].電力需求側(cè)管理,2011(3):54-58.

        [11]端木彬,謝芳,王健,等.負(fù)荷預(yù)測中氣象因素的影響[J].山東電力技術(shù),2013(2):20-24,28.

        [12]譚海龍,梁建武,孫正軍.基于.NET的電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].微計算機(jī)信息,2009,25(6):16-17,9.

        [13]陳志業(yè),牛東曉,張英懷,等.電網(wǎng)短期電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,1995,15(1):30-35.

        [14]牛東曉,邢棉,謝宏,等.短期電力負(fù)荷預(yù)測的小波神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的研究[J].電網(wǎng)技術(shù),1999,23(4):21-24.

        [15]謝宏,陳志業(yè),牛東曉,等.基于小波分解與氣象因素影響的電力系統(tǒng)日負(fù)荷預(yù)測模型研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2001,21(5):6-11.

        [16]牛慶松,程如同,李彬,等.基于SD-SVM 的負(fù)荷預(yù)測研究與應(yīng)用[J].華北電力技術(shù),2012(11):21-26.

        猜你喜歡
        峰谷負(fù)荷預(yù)測
        無可預(yù)測
        黃河之聲(2022年10期)2022-09-27 13:59:46
        選修2-2期中考試預(yù)測卷(A卷)
        選修2-2期中考試預(yù)測卷(B卷)
        湖南省峰谷分時電價分析及優(yōu)化策略研究
        湖南電力(2021年1期)2021-04-13 01:37:02
        淺談峰谷時段的劃分方法
        不必預(yù)測未來,只需把握現(xiàn)在
        防止過負(fù)荷時距離保護(hù)誤動新判據(jù)
        主動降負(fù)荷才是正經(jīng)事
        電動汽車峰谷分時電價時段充電優(yōu)化模型
        負(fù)荷跟蹤運行下反應(yīng)堆一回路控制系統(tǒng)仿真與驗證
        精品区2区3区4区产品乱码9| 成人亚洲av网站在线看| 午夜短无码| 在线日韩中文字幕乱码视频| 日产精品高潮一区二区三区5月| 国产成+人+综合+亚洲欧美丁香花| 国产精品白浆一区二小说| 玖玖资源站无码专区| 男女做那个视频网站国产| 国产福利永久在线视频无毒不卡| 国内露脸少妇精品视频| 亚洲激情成人| 中文在线最新版天堂av| 美女很黄很色国产av| 欧美天天综合色影久久精品| 精品视频在线观看免费无码| 天天综合色中文字幕在线视频| 欧美成人精品第一区| 亚洲欧洲日本综合aⅴ在线| 男人的天堂av网站一区二区| 亚洲不卡av二区三区四区| 好大好湿好硬顶到了好爽视频| 天天躁日日躁狠狠躁人妻 | 91久久国产香蕉视频| 欧美黑人性暴力猛交喷水| 免费av在线国模| 开心五月激动心情五月| 国产免费久久精品99久久| 又硬又粗又大一区二区三区视频 | 亚洲女人天堂成人av在线| 国产精品高清一区二区三区不卡| 国精产品一品二品国在线| 无遮挡很爽视频在线观看| 成人国产激情自拍视频| 国产精品成人观看视频| 日韩久久久黄色一级av| 精品熟女视频一区二区三区国产 | 国产成人77亚洲精品www| 美女福利视频在线观看网址| 国产做无码视频在线观看| 国产一区二区三区美女|