负荷预测对电网规划和售电市场调控具有重要意义。由于电力负荷与天气、日期、区域等多个因素密切相关,存在较强的不确定性和非线性特征,导致传统方法的负荷预测精度较低。为了提高负荷预测精度,提出基于正交投影径向基函数极限学习机(OPRBF-ELM)的短期电力负荷预测算法。该算法将ELM的隐含层节点替换为径向基神经元,基于训练误差二范数最小化准则,采用正交投影计算输出权值向量,并在核函数的数量取值范围内索引获取使得训练集均方根误差(RMSE)最小的预测负荷结果。算法预测过程中只需要设置网络的径向基神经元(RBF)个数,不需要调整输入权值及隐含层偏差,且正交投影能较好地消除输入样本特征之间的相关性,快速有效得到输出权值向量,从而提高负荷预测精度。以我国某省电动汽车用电领域的负荷数据作为标准样本进行仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性,与支持向量机(SVM)和传统RBF-ELM相比,该算法的预测精度高、泛化能力强,具有广泛的实用性。
小霸王TDX-668E中九专用接收机属典型的山寨机,该机电源主变换电路以TFC718S为核心元件。刚接触该机时,以为TFC718S是新一类电源模块,经查资料得知TFC718S是天丰国际有限公司生产的"高性能电流模式PWM开关电源控制器",其原理框图与THX203H完全相同。附图为小霸王TDX-668E中九专用接收机开关电源原理图,因TFC718S与THX203H
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