李红英
- 作品数：5 被引量：64H指数：3
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- 采用信息转换及语言评判的负荷组合预测法被引量：4
- 2015年
- 针对基于模糊评判的电力负荷组合预测法中考虑专家意见相对粗糙且繁琐的问题,提出一种采用信息转换及专家混合语言评判的电力负荷组合预测法,将模糊推理和语言决策引入负荷的组合预测中,通过选定定量及定性指标建立模型评价体系,采用模糊推理将单个预测模型的定量指标转换为语言评判条件下的定性量,并应用语言决策理论将该定性量同其他定性指标用于单个模型的评价中,得出预测模型的综合评价值,以此确定其权重、组合负荷预测并推荐结果。实际算例表明,该方法科学合理具有很好的实用价值。
- 周胜瑜周任军李红英李绍金
- 关键词：信息转换综合评价组合预测模糊推理
- 采用模糊自修正粒子群算法的碳排放权交易冷热电多目标调度被引量：40
- 2014年
- 随着碳排放配额和交易机制的推进,CO2排放不再只是以固定形式作为环境惩罚成本来考虑,其排放权也可用于买卖交易,其交易价格由市场主导。为了综合考虑碳排放对冷热电联供系统的影响,引入碳排放权交易成本函数,建立考虑碳交易成本、燃料成本、环境成本的冷热电联供系统低碳调度多目标优化模型。提出一种模糊自修正粒子群算法求解此优化问题,通过利用模糊推理机制建立粒子适应度值隶属度函数,使得每次寻优过程中粒子可以充分根据自身当前适应度隶属度函数值来修正惯性权重的取值,进一步改善早熟的缺陷,增强全局搜索能力。算例分析结果表明,在保证系统负荷需求的前提下,考虑碳排放权交易成本后可有效控制CO2排放总量和获取额外的收益,进而降低联供系统的综合运行成本。
- 周任军李绍金陈瑞先李红英杨雨薇陈云
- 关键词：冷热电联供碳排放权交易
- 空间粒子群优化算法及其在电力系统环保经济负荷分配中的应用被引量：14
- 2014年
- 针对粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛过早的缺陷,提出一种空间粒子群优化算法,通过附加一类高度参数,使粒子移动的方向和距离由单一速度决定转变成还受高度作用,构成位置、速度、高度三维参数空间,从而降低了计算结果的随机性。将该算法用于求解电力系统经济负荷分配问题,在传统经济负荷分配考虑燃料成本的基础上,综合考虑由机组排放污染气体所产生的环境成本。仿真结果表明,相比经典粒子群优化算法和改进粒子群优化算法,空间粒子群优化算法有较强的全局搜索能力和更可靠的优化计算结果,在解决非线性、非凸性、不连续优化问题中具有有效性和优越性。
- 周任军李绍金李红英康信文刘乐平周胜瑜
- 关键词：粒子群优化算法负荷管理
- 碳捕集中考虑碳价概率分布拟合抽样误差的超分位数–鲁棒优化方法被引量：3
- 2020年
- 碳捕集优化中随机规划方法以概率分布表达碳价的波动趋势,而这种碳价概率分布应考虑拟合、抽样误差。因此引入含松弛变量的不确定集合表示该误差范围,运用鲁棒优化方法解决超分位数法中分布误差不确定问题,提出超分位数-鲁棒优化模型。推导了超分位数-盒式鲁棒碳捕集优化模型,并采用蒙特卡洛模拟、拉格朗日转换求解。仿真结果表明:在碳捕集优化问题中,误差不确定性增大会导致碳捕集成本增加,但该成本低于利用超分位数法优化与追加误差成本之和,且超分位数-鲁棒法能够获得更高的碳捕水平。超分位数-鲁棒法碳捕集模型,考虑了上述误差,具有良好的经济和低碳效益。也可用于解决其他需考虑概率分布误差的随机优化问题。
- 周任军李斌李莹莹唐夏菲李红英
- 采用混合语言信息群决策的电力负荷密度预测法被引量：3
- 2014年
- 传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。该方法采用基于混合语言信息的群决策方法,通过各决策者的评价,计算城市各小区相应的经济、人口、地理环境的综合评分值,并利用BP神经网络,训练各指标综合评分值与相应的小区负荷密度,利用训练后的网络结构和待定小区的各指标综合评分结果,预测城市该小区的负荷密度。通过对城市若干小区的负荷密度及各指标综合评分值做比较分析,预测了部分小区的负荷密度值。结果表明预测计算过程摆脱了需要大量收集特定指标定量数据的问题,并且预测结果具有较高的可信度。
- 周胜瑜周任军李红英康信文
