黑龙江电力杂志是什么级别期刊

黑龙江电力杂志是什么级别期刊杂志简介

　　《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

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