检索结果-南通市图书馆

基于改进DBSCAN-RNN的电力负荷建模及可调特征提取

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智慧电力 2023年第3期51卷 39-45页

作者：张露颜宏文马瑞长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410141 长沙理工大学电气工程学院湖南长沙410141

针对面向能源消纳的电力负荷实时调控需求,以电热水器为例建立调控模型,提出一种改进DBSCANRNN算法的电力负荷可调特征提取与可调潜力挖掘方法。以改进DBSCAN聚类结果作为RNN输入获得一种深度学习新策略,基于改进DBSCAN-RNN进行电器群... 详细信息

针对面向能源消纳的电力负荷实时调控需求,以电热水器为例建立调控模型,提出一种改进DBSCANRNN算法的电力负荷可调特征提取与可调潜力挖掘方法。以改进DBSCAN聚类结果作为RNN输入获得一种深度学习新策略,基于改进DBSCAN-RNN进行电器群设定温度与天气温度、电器负荷功率的建模,考虑用户电器使用习惯,输出输入量对电器实际功率的影响因子以及电器可调功率与真实功率对应的状态方程参数。某市电热水器群实际数据结果表明所提方法可正确有效地获取海量电热水器群聚合负荷模型及其可调功率。

关键词：可调潜力挖掘改进DBSCAN聚类算法 RNN特征提取负荷特性建模

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基于差分进化的含分布式电源母线净负荷预测

电网技术 2013年第6期37卷 1602-1606页

作者：颜宏文李欣然湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410082

随着低碳电力推进,大量风电等新能源将接入系统母线,以某省电网某母线接入的风电、小水电的不确定特性为基础,提出了一种基于差分进化粗糙集属性简约和最小二乘支持向量机结合的含分布式能源母线净负荷预测不确定分析方法。首先研究分... 详细信息

随着低碳电力推进,大量风电等新能源将接入系统母线,以某省电网某母线接入的风电、小水电的不确定特性为基础,提出了一种基于差分进化粗糙集属性简约和最小二乘支持向量机结合的含分布式能源母线净负荷预测不确定分析方法。首先研究分析了接入某母线的风电、小水电出力特性,基于历史数据进行分布函数的拟合,然后采取服从风电、小水电出力分布的不同置信度阈值数据,将服从同一分布不同置信度阈值下风电、小水电出力随机数据作为负荷数据扰动,然后基于差分进化粗糙集属性简约和最小二乘支持向量机对母线净负荷进行预测不确定性分析。算例分析表明:提出的预测方法可用于风电、小水电接入的母线净负荷预测。

关键词：分布式能源差分进化粗糙集属性简约不确定性净母线负荷风电小水电置信度负荷预测

基于改进YOLOv3的绝缘子串定位与状态识别方法

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高电压技术 2020年第2期46卷 423-432页

作者：颜宏文陈金鑫长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

为了对高压输电线路的绝缘子串航拍图像进行精确快速的定位与状态识别,提出了一种基于改进YOLOv3的绝缘子串诊断方法。在自主建立航拍绝缘子串数据库的基础上,针对数据集样本存在的复杂度不均衡和类别不均衡现象,采用Focal Loss函数和... 详细信息

为了对高压输电线路的绝缘子串航拍图像进行精确快速的定位与状态识别,提出了一种基于改进YOLOv3的绝缘子串诊断方法。在自主建立航拍绝缘子串数据库的基础上,针对数据集样本存在的复杂度不均衡和类别不均衡现象,采用Focal Loss函数和均衡交叉熵函数改进YOLOv3算法的损失函数;然后,对原网络在COCO数据集上训练的卷积层过滤器进行可视化分析,选择冻结层并采用多阶段迁移学习策略来训练网络。在Python环境下训练并测试实例,结果表明:改进的损失函数可优化网络训练的损失值,提升算法精确度;多阶段迁移学习策略在提高算法精确度的同时,能有效应对数据集小而易过拟合问题;所提方法可端对端实现绝缘子串的定位与状态识别,且诊断精确度达到0.918。研究结果证明所提方法具有较高的精确性和实时性。

关键词：绝缘子串状态识别 YOLOv3 损失函数迁移学习高压输电线路

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多目标优化分段竞标电力市场的研究

电力系统自动化 2004年第10期28卷 54-58页

作者：马瑞颜宏文贺仁睦王鹏杨华春长沙理工大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410077 华北电力大学电气工程学院北京市102206

提出了一种兼顾污染物排放量最小和购电费用最小等多目标综合优化的电力市场分段竞标新模型。采用2种算法求解该模型:一是模糊算法,即首先分别求解各单目标分段竞标模型,接着将各目标函数模糊化,然后采用最大满意度法将多目标问题转化... 详细信息

提出了一种兼顾污染物排放量最小和购电费用最小等多目标综合优化的电力市场分段竞标新模型。采用2种算法求解该模型:一是模糊算法,即首先分别求解各单目标分段竞标模型,接着将各目标函数模糊化,然后采用最大满意度法将多目标问题转化为新的单目标分段竞标问题,由此求得兼顾多目标的竞标结果;二是目标函数转化为约束算法,即将污染物排放量作为约束构成新的购电费用最小分段竞标模型。算例仿真结果表明了该模型的有效性,也表明该模型不仅具有分段竞标的优点,还可使经济、环保等多目标综合优化,从而体现竞标机组多因素贡献的公平性。

关键词：电力市场分段竞标多目标优化模糊算法约束算法

基于判定树的电力市场中发电商竞标能力数据挖掘的新思路

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电力系统自动化 2002年第15期26卷 22-26页

作者：马瑞颜宏文长沙电力学院湖南省长沙市410077

提出通过信息熵构造判定树的数据挖掘算法对历史竞标样本进行分类的新思路。介绍了算法中如何处理高分枝属性、数值属性和缺失数据及剪枝等关键环节。一个考虑市场需求水平、机组报价水平、机组容量等多因素的算例说明了该算法的实现过... 详细信息

提出通过信息熵构造判定树的数据挖掘算法对历史竞标样本进行分类的新思路。介绍了算法中如何处理高分枝属性、数值属性和缺失数据及剪枝等关键环节。一个考虑市场需求水平、机组报价水平、机组容量等多因素的算例说明了该算法的实现过程并得到机组的负荷率与这些因素一些潜在的规则性知识 ,从而得到不同特征机组在市场中的竞标能力。

关键词：判定树电力市场发电商竞标能力数据挖掘信息熵发电机组电力系统负荷预测

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数据挖掘中判定树算法SLIQ的设计与应用

计算机工程 2005年第6期31卷 60-62页

作者：颜宏文马瑞龙际珍颜宏斌长沙理工大学计算机与通讯学院长沙410077 中建五局上海分公司上海200333

分析了一种用Gini指标进行属性选择的SLIQ算法,讨论了提高效率的可行方法。把算法用到电力市场发电竞价决策系统中,通过对发电商的竞标能力进行挖掘,获取的知识对发电商的决策有重要现实意义。

关键词：数据挖掘判定树分类规则 SLIQ Gini指标电力市场

基于关联规则的PSO-Elman短期风速预测

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计算机工程与应用 2017年第23期53卷 261-266页

作者：颜宏文邹丹长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

传统神经网络在短期风速预测中,存在易陷入局部极值和动态性能不足等问题,从而导致风速预测精度较低。为了提高风速预测精度,提出一种基于关联规则的粒子群优化Elman神经网络风速预测模型。利用粒子群算法优化Elman神经网络模型参数,以... 详细信息

传统神经网络在短期风速预测中,存在易陷入局部极值和动态性能不足等问题,从而导致风速预测精度较低。为了提高风速预测精度,提出一种基于关联规则的粒子群优化Elman神经网络风速预测模型。利用粒子群算法优化Elman神经网络模型参数,以提高算法的收敛速度,避免陷入局部极值,以得到最优的预测值。同时结合关联规则分析考虑气象因素,采用Apriori算法对风速与其他气象因素进行关联规则挖掘,并利用得到的关联规则对风速预测值进行修正与补偿。实验结果表明,所提出的预测模型的预测效果比传统模型的效果更佳,同时验证了结合关联规则考虑气象因素能够降低风速预测误差。

关键词：短期风速预测关联规则粒子群优化算法 Elman神经网络

市场环境下发电机组竞争能力的关联规则挖掘方法

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电网技术 2006年第13期30卷 61-65页

作者：颜宏文长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南省长沙市410076

针对常规的模糊综合评判中各因素的模糊化区间以及各因素之间的关联性对选择权重的影响,提出了应用关联规则的数据挖掘算法修正权重的新方法。首先对电力市场中发电商的竞争数据库进行挖掘并寻找发电商竞争能力评估体系中各因素之间的... 详细信息

针对常规的模糊综合评判中各因素的模糊化区间以及各因素之间的关联性对选择权重的影响,提出了应用关联规则的数据挖掘算法修正权重的新方法。首先对电力市场中发电商的竞争数据库进行挖掘并寻找发电商竞争能力评估体系中各因素之间的关联关系;然后根据关联关系的强弱分析了各因素权重设置的合理性并重新修正了权重因子;最后建立了合理的模糊综合评判模型并将其应用于电力市场中发电商竞争能力的评判决策。数字仿真结果表明了该方法的有效性。

关键词：关联规则挖掘 Apriori算法电力市场模糊综合评判机组竞争能力

基于数据挖掘的模糊综合评判在电力市场机组竞标能力评估中的应用研究

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基于数据挖掘的模糊综合评判在电力市场机组竞标能力评估中的应用...

作者：颜宏文湖南大学

学位级别：硕士

本文给出了电力市场的基本概念，针对目前单纯以报价指标为依据评估发电商竞争能力的状况，提出了竞标商多因素评判的新思路，除竞标机组的报价外考虑了市场需求水平、出清电价、最小出力、最大出力、成本特性、启停时间限制、升降功率... 详细信息

本文给出了电力市场的基本概念，针对目前单纯以报价指标为依据评估发电商竞争能力的状况，提出了竞标商多因素评判的新思路，除竞标机组的报价外考虑了市场需求水平、出清电价、最小出力、最大出力、成本特性、启停时间限制、升降功率速度等因素，对竞标商的技术特征和经济特征进行了全面描述。对数据挖掘的基本原理进行了概括，尤其对关联规则算法进行了讨论，提出并实现了一种改进的关联规则挖掘算法。针对常规模糊综合评判中各因素的模糊化区间采用专家经验的思想，但因素之间的关联性影响权重的选择的科学性，提出了应用关联规则的数据挖掘算法修正权重的新方法。应用上述思路首先对电力市场中发电商的竞标数据库进行挖掘，寻找发电商的竞标能力评估体系中各因素间的关联关系;其次根据关联关系强弱分析各因素的权重设置的合理性，重新修正权重因子;最后建立合理的模糊综合评判模型，并用于电力市场中发电商的竞标能力的评判决策。编制了基于数据挖掘的模糊综合评判电力市场供应商的竞标能力进行评估的应用程序。

关键词：数据挖掘模糊评判关联规则发电商竞标电力市场