李盼
- 作品数：32 被引量：225H指数：9
- 供职机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：机械工程电气工程一般工业技术自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于综合因素评价模型的短期电力负荷预测方法
- 本发明公开了一种基于综合因素评价模型的短期电力负荷预测方法，所述方法包括：首先运用AHP‑熵权法建立人体舒适度模型，然后运用掩蔽经验模式分解(MEMD)将原始电力负荷数据序列分解成若干不同频率的固有模态分量(IMF)和剩...
- 张淑清张航飞李盼马灿李明星吴迪
- 文献传递
- 基于改进的广义谐波小波包分解和混沌振子的小电流接地系统故障选线被引量：56
- 2015年
- 小电流系统发生故障时,各线路零序电流具有非平稳、非线性等复杂特性。本文提出一种基于改进的广义谐波小波包分解算法和混沌振子检测的小电流接地系统故障选线方法。广义谐波小波包分解算法经过扩频,能进行任意频段及任意频宽的信号特征提取,且计算量小,实现信号的快速无混叠分离。Duffing振子系统不受噪声影响且对于与内驱动力同频的外界信号具有高度敏感性,对Duffing振子系统进行时标变换,可以适应不同频率信号的检测要求,通过观察相图的变化可以准确选出故障线路。数值仿真验证了该算法的准确性及可靠性。
- 张淑清马跃李盼师荣艳姜万录董璇
- 关键词：故障选线混沌振子
- 考虑两阶段P2G混合储能与碳势控制需求响应优化方法
- 本发明公开了考虑两阶段P2G混合储能与碳势控制需求响应优化方法，属于电力系统运行分析技术领域。本发明通过源侧针对新能源出力的时空差异特性，将P2G细化为用EL、MR、FC和GT组合设备替代传统P2G的“两阶段、四模块”运...
- 杨丽君王颖李盼姜亚宁
- 基于MEMD互近似熵及FCM聚类的轴承故障诊断方法被引量：11
- 2015年
- 提出了一种基于掩蔽经验模式分解(MEMD)互近似熵及模糊C均值聚类(FCM)的滚动轴承故障诊断新方法。MEMD可以有效抑制经验模式分解存在的模态混叠问题;互近似熵是近似熵的改进,能更好体现信号的不规则度和复杂度。信号经掩蔽经验模式分解后得到一组平稳的本征模函数(IMF),通过能量分析筛选出与原始信号最为相关的几个IMF分量,计算其互近似熵值以作为故障特征向量,能够直观体现设备的运行状况。故障模式识别采用的FCM算法,计算相对简单,聚类效果好。实验分析证明了该方法的优越性。
- 张淑清胡永涛李盼包红燕姜万录钱磊
- 关键词：故障诊断模糊C均值聚类
- 3D打印机工作台实时水平监测系统
- 本发明公开了一种3D打印机工作平台实时水平监测系统，当工作平台面积大于500×500mm<Sup>2</Sup>时，该系统包括四个双轴倾角传感器模块、微控制器、四指示灯和蜂鸣器，所述的四个双轴倾角传感器模块分别平行安装固...
- 张立国李盼李梅梅任立彬张志福
- 文献传递
- 基于大数据简约及PCA改进RBF网络的短期电力负荷预测被引量：22
- 2018年
- 针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择(Lasso)算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数(RBF)神经网络预测精度严重下降的不良影响,提出基于主元分析(PCA)改进的RBF神经网络电力负荷预测模型,消除多气象因素相关性,剔除冗余,提取天气因素特征量,将新天气特征量与历史负荷数据共同作为RBF网络的建模对象,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型,加快预测速率。经美国南部某地区实际电力负荷数据的预测分析,充分证明该方法的有效性及可靠性。
- 张淑清任爽陈荣飞钱磊姜万录李盼
- 关键词：短期负荷预测电力负荷主元分析
- 基于混沌关联积分的暂态电能质量扰动分类被引量：12
- 2015年
- 关联积分曲线基于时间序列重构,能够更全面反映时间序列扰动变化,并且作为扰动识别的特征量,可以避开关联维无标度区间确定这一问题。根据暂态电能质量信号在不同扰动下其关联积分曲线所呈现出的特有形态特征,将关联积分曲线作为扰动识别的特征量。不同扰动信号的关联积分曲线区别较大,直观明了。该方法操作简单方便,可以省去烦琐的数值分析,且具有较高的精确度和实用性。对几种典型的暂态扰动信号进行识别和分类,仿真结果证明了其有效性和优越性。
- 张淑清师荣艳李盼姜万录董玉兰任爽
- 关键词：电能质量扰动分类特征提取
- 基于LMD能量熵和GK模糊聚类的电能质量扰动识别被引量：6
- 2016年
- 提出一种基于局部均值分解方法（LMD）能量熵和GK模糊聚类相结合的电能质量扰动识别的新方法。LMD能量熵具有局域化的特性并且能够表征扰动信号复杂度，可以量化扰动特征。GK模糊聚类可处理分布不规则数据，因此可对各种扰动信号进行识别。非平稳的扰动信号首先由LMD分解，得到若干个有物理意义的乘积函数（PF），通过Shannon熵的特征筛选方法对PF分量进行筛选，求取其能量熵组成特征向量。进而通过GK聚类对特征向量进行识别分类。实验表明，该方法能够有效准确地识别电能扰动信号，并具有良好的抗噪性。
- 张淑清李盼冯璐李男张航飞乔永静徐剑涛
- 关键词：计量学局部均值分解
- 一种基于大数据简约的短期电力负荷预测方法
- 本发明提供一种基于大数据简约的短期电力负荷预测方法，所述方法包括：首先利用Lasso原理将大数据中冗余数据和坏数据进行剔除，然后通过主成分分析PCA对环境因素变量进行降维及特征提取。提取的特征向量以及简约处理后的历史负荷...
- 张淑清杨振宁张航飞马灿李盼宿新爽李军锋
- 文献传递
- 一种电能质量扰动信号的信号类型识别方法
- 本发明提供了一种电能质量扰动信号的信号类型识别方法，属于电能质量扰动识别技术领域，包括：获取电能质量PQD扰动信号；确定PQD扰动信号的主要特征频率点；获取主要特征频率点对应的PQD扰动信号的时频矩阵；从时频矩阵中提取P...
- 李盼李自强贾清泉
