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王皓

作品数:3 被引量:32H指数:2
供职机构:东北电力大学电气工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金吉林省自然科学基金更多>>
相关领域:电气工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇负荷预测
  • 2篇电力
  • 2篇空间负荷预测
  • 1篇电力负荷
  • 1篇电力负荷特性
  • 1篇电力系统
  • 1篇电力系统规划
  • 1篇预处理
  • 1篇元胞
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据预处理
  • 1篇数据预处理方...
  • 1篇特性分析
  • 1篇负荷特性
  • 1篇负荷特性分析
  • 1篇RBF神经网...

机构

  • 3篇东北电力大学
  • 2篇国网吉林省电...

作者

  • 3篇王皓
  • 2篇肖白
  • 1篇穆钢
  • 1篇于春雷
  • 1篇刘庆永
  • 1篇丁文光

传媒

  • 1篇黑龙江科技信...
  • 1篇电测与仪表
  • 1篇电网技术

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2016
  • 1篇2015
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
浅谈负荷预测数据预处理方法
2015年
本文分析了电力系统规划中负荷预测中负荷异常数据产生原因,说明了负荷数据预处理对负荷预测的必要性,总结归纳了现有的数据预处理方法。
于春雷王皓
关键词:电力系统规划负荷预测数据预处理
基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法被引量:22
2018年
针对元胞历史负荷数据的特点,结合RBF神经网络在非线性拟合方面的优势,提出了一种基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法。该方法以元胞的历史负荷数据为基础,横向从元胞的年历史负荷特性入手,描述各元胞年负荷峰值段的发展趋势;纵向从元胞日最大负荷出现的时刻入手,刻画峰值时段的最大负荷数据群。在充分地考虑元胞负荷的季节特性、双峰特性和转移特性对空间负荷预测精度影响的基础上,构建出一种合理的峰值时段最大负荷数据群的双向选取模型。然后采用RBF神经网络对所选取的最大负荷数据群进行训练和预测,进而得到目标年各元胞的年最大负荷预测值。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。
肖白刘庆永牛强綦雪松王皓
关键词:电力负荷特性RBF神经网络空间负荷预测元胞
基于预测可信度的多级协调空间负荷预测方法被引量:10
2016年
提出了一种基于负荷预测可信度的多级协调SLF方法。该方法首先确定了元胞历史负荷数据的评价指标,并运用灰色关联度理论,计算出各元胞的负荷预测可信度。然后建立空间电力负荷多级协调模型,并将元胞负荷预测可信度应用到多级协调模型中,最后利用该模型调整元胞目标年的预测值。空间电力负荷多级协调模型以不同层级负荷之间的关系为基础,在一定程度上能够消除上下级电网的预测结果之间出现的不均衡、不协调的现象,从而提高了空间负荷预测结果的准确性,为进一步的电网规划打下了坚实的基础。选取了指数平滑作为预测方法,并对预测结果采用空间电力负荷多级协调模型进行优化调整,调整结果表明空间电力负荷多级协调模型具有实用性和有效性。
肖白王皓穆钢丁文光王吉田莉
关键词:空间负荷预测
共1页<1>
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