黑龙江电力 省级

黑龙江电力杂志简介

　　《黑龙江电力》简介：

　　《黑龙江电力》曾用刊名：黑龙江电力技术出版地：黑龙江省哈尔滨市主管单位：黑龙江省电力有限公司主办单位：黑龙江省电机工程学会;黑龙江省电力科学研究院出刊周期：双月刊语言种类：中文开本尺寸：大16开创刊时间：1979年国际标准刊号：1002-1663国内统一刊号：23-1471/TM知网复合影响因子：0.257知网综合影响因子：0.175万方影响因子：0.336万方总被引频次：408

　　《黑龙江电力》是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊。自创刊以来，以新观点、新方法、新材料为主题，坚持"期期精彩、篇篇可读"的理念。黑龙江电力内容详实、观点新颖、文章可读性强、信息量大，众多的栏目设置，黑龙江电力公认誉为具有业内影响力的杂志之一。黑龙江电力并获中国优秀期刊奖，现中国期刊网数据库全文收录期刊。

　　《黑龙江电力》创刊于1979年11月，是黑龙江省电力系统向国内外公开发行的唯一综合性电力技术期刊，由黑龙江省电力工业局主管，黑龙江省电机工程学会和黑龙江电力科学研究院共同主办。本刊不仅是相关专业技术人员和大专院校师生的良师益友，电是电力行业管理干部指导生产管理企业的有力助手。本刊实行三审制，认真对待第一篇来稿，质量优异的稿件优先刊用。本刊发行量大，覆盖面广，遍及全国，并与世界著名信息检索系统建议了联系，发行到俄、美、日等国家及我国香港特别行政区和台湾省。

　　《黑龙江电力》收录情况：

　　国家新闻出版总署收录、中国知网、维普期刊网、万方数据库、CA化学文摘、文摘杂志、哥白尼索引、剑桥科学文摘、剑桥科学文摘社ProQeust数据库收录

　　《黑龙江电力》影响因子：

　　截止2014年万方：影响因子：0.336;总被引频次：408

　　截止2014年知网：复合影响因子：0.257;综合影响因子：0.175

　　《黑龙江电力》主要栏目：

　　技术论坛、经验交流、科学管理、环境保护、新产品、新技术、综述、电力市场、科普讲座

　　2016 年02期《黑龙江电力》杂志投稿目录：

　　作者投稿须知………………………………………………

　　基于多重复系数滤波的电压补偿策略 …………………………………………曾令全;范建兵;戚鑫;

　　改进蚁群算法在配电网重构问题中的应用 …………………………………………王晖;赵亮;刘建树;

　　夏季短期电力负荷ARIMA-SVR组合预测模型 …………………………………………王喜平;王雅琪;

　　黑龙江电网典型火电厂辅机低电压穿越能力分析 …………………………………………郭江涛;胡远婷;徐冰亮;郭袅;刘进;

　　基于聚类-实测风功率曲线的风电场等值模型研究………………………………………… 沈清野;沈清坤;秦本双;

　　调度状态监测与监控预警系统中数据处理流程研究………………………………………… 赵万有;曹阳;温嘉宇;姚敏东;刘华;

　　光储式电动汽车充电站微网系统研究 …………………………………………陈晓光;徐冰亮;董尔佳;徐明宇;武国良;

　　含分布式电源的配电网保护技术………………………………………… 乔明;王莹;杨波;姜德胜;

　　基于LabVIEW软件数据采集的光储能量管理系统研究 …………………………………………孙富荣;倪鹏;

　　电力变压器螺旋式绕组辐向短路合力的计算与分析 …………………………………………李祎春;刘文里;李军;白仕光;

　　套管局放UHF在线监测与定位技术研究及应用………………………………………… 朱学成;高自伟;姜云龙;王海姣;徐超;

　　计及风电的中长期机组检修计划研究………………………………………… 雷宇;

　　地区电网风险的综合量化评价方法 …………………………………………孙巍;郭运泉;刘洋;李童;解琳;

　　基于ZigBee技术和GPRS的高压电网设备远程在线监测系统………………………………………… 张子红;秦淑香;冯进玫;周连臣;

　　大容量并网系统中新型组合七电平逆变器的研究 …………………………………………刘威;甘雪;李清;

　　模糊自适应控制在永磁同步电机控制系统中的应用研究 …………………………………………张丛;胥良;朱禹杭;

　　电力变压器绕组漏磁场及涡流损耗的三维数值分析 …………………………………………王雄博;刘文里;李祎春;白仕光;李慧;李航;

　　离岸式风力机的变桨LQR控制 …………………………………………谢双义;金鑫;陈佳;

　　投稿论文：夏季短期电力负荷ARIMA-SVR组合预测模型

　　【摘要】：针对夏季电力负荷因波动性、非线性等特点和易受气温、日类型等因素影响,用单一模型难对其做出精确预测的问题,基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和支持向量回归机模型(SVR)的优点,构建了ARIMA-SVR组合预测模型。通过ARIMA预测模型进行线性拟合,然后根据粒子群算法(PSO)优化参数的SVR预测模型对ARIMA模型的残差预测值进行修正。结合实际案例对夏季用电负荷进行趋势预测和误差分析,结果表明ARIMA-SVR组合模型的负荷预测精度较高,优于传统的单一预测模型。

　　【关键词】： 支持向量回归机 自回归积分滑动平均模型 粒子群优化 短期负荷预测 误差分析

　　驿站郑重承诺：

　　1、职称驿站并非各类杂志的官方网站或杂志社，是快速高效发表论文的中介机构，谢绝投递杂志社的稿件。

　　2、本站提供服务全面，包括期刊推荐、论文发表、论文写作等指导服务，如有需要请点击在线客服人员进行具体咨询。

　　3、本站只适当收取维持网站正常运转的编审排录费、排版、制作、印刷、邮寄样刊、发票等综合费用，无其他额外费用。

　　4、本站所合作的期刊，均为国家新闻出版总署(www.gapp.gov.cn)认证的正规、合法、双刊号期刊。

　　5、本站凭借多年的论文发表经验，审核、发表成功率高，文章审核通过确认录用支付费用。

　　最后，感谢您一直以来对网站及合作期刊《黑龙江电力》的关注与支持，我们会认真对待您繁忙之余提出的宝贵意见和建议，我们会再接再厉，与您携手共进!

　　1、职称驿站并非该杂志的官方网站或杂志社，直投稿件请联系杂志社。部分内容来源网络，如需删除请联系本站在线人员！

　　2、本站提供服务全面，包括期刊推荐、论文发表咨询服务等，如有需要请点击在线咨询。

　　3、本站所展示的期刊，均为国家新闻出版总署认证的正规、合法、双刊号期刊。

　　4、本站凭借多年的论文发表咨询经验，审核、发表成功率高。

　　5、本站在国际拥有多家自主经营出版社，出版服务有保证。