李同
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
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- 周、月负荷预测的GS-ANN综合模型被引量：8
- 2009年
- 灰色系统(GS)和人工神经网络(ANN)作为2种行之有效的负荷预测工具有着各自的优缺点和适用范围。将灰色系统预测和人工神经网络预测的结合方式总结为5种,即并联型、串联型、灰色系统辅助人工神经网络型、人工神经网络辅助灰色系统型和补偿型。针对周、月负荷预测的规律和需要,通过对比推荐采用串联型综合模型,提出在GS的基础上将主要影响因素也作为ANN的输入,对周、月负荷序列进行建模。通过算例证明了其在周、月负荷预测中的精度明显优于单一的灰色系统模型和人工神经网络模型。
- 王启明方静王子琦周鹏李同鞠平
- 关键词：负荷预测灰色系统人工神经网络
- 基于分区逐时气象信息的全网负荷预测研究被引量：13
- 2009年
- 负荷与气象是密切相关的,尤其在夏冬两季。以省网负荷预报为例,在传统的电力负荷预测中,所采用的气象信息一般是全省、全天的气象信息,比如全省最高温度、最低温度等等。当前,气象预报技术已经可以做到分区、逐时预报。该文总体思路是将分区逐时气象预测数据应用于负荷预报,以进一步提高负荷预测精度。指出了按照行政区域和气候区域相结合来分区,定义了基于负荷的综合气象因素,提出了根据网供电与综合气象因素进行预测的策略,给出了将相似日方法与支持向量机相结合的负荷预测方法。最后给出在河南电网应用的实际结果,对比表明采用逐时气象信息的预测精度比采用全天性气象指标的预测精度更高。
- 李新炜王子琦方鸣周鹏王启明李同鞠平
- 关键词：电力系统负荷预测气象预测
- 论配电线路线损
- 2007年
- 根据国家电网统计线损数据,目前配电线路线损率约为10%-15%,高压输电线路线损率均小于3%。提出产生线损过大的原因,以理论模型建立线损解决方法,为改造配电网制定降损思路提出理论科学依据。应用相-特变换矩阵理论[1]分析,对于不平衡、不匹配供电方式所产生线损由来,即正序波的相量(不平衡时三矢量幅值不等相角差为120°)转换为特征矢量时,产生过多的"0"序波[2],是造成线损过大的根源。
- 袁修建李同梁进国宋爱红周鹏
- 关键词：线损率配电线路
