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更新時間:2025.06.15
基于灰色神經網絡組合模型的日最高負荷預測

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針對電力日最高負荷受多種因素影響,變化趨勢復雜,難以通過建立準確的數學模型進行預測的問題,提出灰色動態模型對電力日最高負荷進行預測,在此基礎上構造了灰色神經網絡組合預測模型。該模型避免了變權組合預測模型的主觀與繁瑣,能有效地將灰色預測弱化數據序列波動性的優點和神經網絡較強的非線性適應能力相融合。算例結果表明該方法的可行性和有效性,預測精度也得到了改善。

高負荷縫隙彎曲擴壓葉柵展向負荷實驗

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實驗研究了不同沖角下壓氣機采用帶切向縫隙的大轉角彎曲葉片對葉柵展向負荷的影響.研究結果表明,切向縫隙射流能夠有效地增加整個葉展的擴壓因子,提高氣流的折轉能力,縫隙反彎葉片出口靜壓比沿展向呈現"C"形分布特點,縫隙射流控制技術與彎曲葉片技術相結合是未來高負荷擴壓葉柵發展的一個研究方向.

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