陈灵根
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 供职机构：东北电力大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- LSSVM增量式训练的稀疏化算法在短期负荷预测中的应用被引量：1
- 2007年
- 最小二乘支持向量机与传统支持向量机相比在训练速度上有所提高,但当训练样本数目较大时,训练速度也相对缓慢。针对这一特点,对最小二乘支持向量机用增量式训练方法,使训练速度得到进一步提高,但是与传统支持向量机相比,丧失了解的稀疏性,影响了二次学习的效率。因此通过改进的剪枝算法对解进行了稀疏化处理,将此方法应用在电力系统短期负荷预测中,并对其预测结果与支持向量机进行分析比较,预测的准确性得到了进一步提高。
- 姜成元沈轶群陈灵根李玉玲
- 关键词：最小二乘支持向量机短期负荷预测剪枝算法稀疏化
- 一种改进的配电网潮流算法被引量：2
- 2008年
- 分析了配电网网络结构及特点,并针对配电网辐射分支的特点,在利用的牛顿法计算配电网潮流的基础上,引入了"追赶法"对其进行了改进,并利用IEEE标准配电网的算例及黑龙江省伊春电网实际电网潮流进行了在线潮流计算比较了三种算法,证明了所提算法收敛性,速度性以及结果的准确度,提高了PAS高级应用软件计算在线潮流的优越性,可靠性。
- 王秀云陈志刚陈灵根王衍凤
- 关键词：牛顿法追赶法配电网
- 配电网潮流改进算法的研究
- 本文深入分析了配电网网络结构，并针对配电网辐射分支的特点，在原有PAS中配电网潮流的牛顿法的基础上，对其进行了改进(引入了“追赶法”)，并且给出了针对IEEE标准配电网的算例分析，并嵌入原有的PAS平台中对黑龙江省伊春电...
- 陈灵根马光耀姜成元王衍凤
- 关键词：配电网潮流计算追赶法
- 文献传递
- 基于LSSVM与SMO稀疏化算法的短期负荷预测被引量：7
- 2008年
- 针对最小二乘支持向量机(LSSVM)仅考虑等式约束,失去了支持向量机(SVM)解的稀疏性,影响了二次学习效率的问题,把最小二乘支持向量机与序列最小优化算法(SMO)相结合,后者应用改进的剪枝算法对解进行稀疏化处理,解决了上述问题;算法与最小二乘支持向量机相比降低了计算的复杂度,提高了计算精度。将此方法应用到电力系统短期负荷预测,与SVM和LSSVM算法比较表明该方法运行速度快,精度高,取得了较好的预测结果。
- 刘耀年沈轶群姜成元陈灵根
- 关键词：序列最小优化短期负荷预测剪枝算法稀疏化
