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A Hybrid Model for Short-term PV Output Forecasting Based on PCA-GWO-GRNN

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2020年第6期8卷 1268-1275页

作者： Leijiao Ge yiming xian Jun Yan Bo Wang Zhongguan Wang the Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education Tianjin UniversityTianjin 300072China the State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment Hebei University of TechnologyTianjin 300132China the Concordia Institute for Information Systems Engineering Concordia UniversityMontrealQC H3G 1M8Canada the School of Electrical and Automation Wuhan UniversityWuhan 430072China

High-precision day-ahead short-term photovoltaic(PV)output forecasting is essential in PV integration to the smart distribution networks and multi-energy system,and provides the foundation for the security,stability,and economic operation of PV *** paper proposes a hybrid model based on principal component analysis,grey wolf optimization and generalized regression neural network(PCA-GWO-GRNN)for day-ahead short-term PV output forecasting,considering the features of multiple influencing factors and strong *** paper first uses the PCA to reduce the dimension of meteorological ***,the high-precision day-ahead short-term PV output forecasting based on GWO-GRNN model is *** is used to regressively analyze the input features after dimension reduction,and the parameter of GRNN is optimized by using GWO,which has strong global searching ability and fast *** proposed PCA-GWO-GRNN model effectively achieves a high precision in day-ahead shortterm PV output forecasting,which is demonstrated in a case study on a real PV plant in Jiangsu province,*** results have validated the accuracy and applicability of the proposed model in real scenarios.

关键词： Photovoltaic output forecasting principal component analysis(PCA) grey wolf optimization(GWO) generalized regression neural network(GRNN)

Short-term Load Forecasting of Regional Distribution Network Based on Generalized Regression Neural Network Optimized by Grey Wolf Optimization Algorithm

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CSEE Journal of Power and Energy Systems 2021年第5期7卷 1093-1101页

作者： Leijiao Ge yiming xian Zhongguan Wang Bo Gao Fujian Chi Kuo Sun Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education Tianjin UniversityTianjin 300072China State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment Hebei University of TechnologyTianjin 300132China China Electric Power Research Institute Co.Ltd Beijing 100192China. State Grid Tianjin Electric Power Company Tianjin 300010China.

Short-term load forecasting of regional distribution network is the key to the economic operation of smart distribution systems,which not only requires high accuracy and fast calculation speed,but also has a diversity of influential factors and strong *** paper proposes a short-term load forecasting model for regional distribution network combining the maximum information coefficient,factor analysis,gray wolf optimization,and generalized regression neural network(MIC-FA-GWO-GRNN).To screen and decrease the dimension of the multiple-input features of the short-term load forecasting model,MIC is first used to quantify the non-linear correlation between the load and input features,and to eliminate the ineffective features,and then FA is used to reduce the dimension of the screened input features on the premise of preserving the main information of input *** that the high-precision short-term丨oad forecasting based on GWO-GRNN model is *** is used to regressively analyze the input features after screening and dimension reduction,and the parameter of GRNN is optimized by using the GWO,which has strong global searching ability and fast *** a case study of a regional distribution network in Tianjin,China verifies the accuracy and applicability of the proposed forecasting model.

关键词： Factor analysis generalized regression neural network gray wolf optimization maximum information coefficient short-term load forecasting

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无机填料对PLA树脂热稳定性影响的研究

现代塑料加工应用 2016年第6期28卷 20-23页

作者：邵将邬昊杰刘一鸣陈弦四川大学高分子科学与工程学院四川成都610064 四川大学化学学院四川成都610065

通过熔融共混工艺制备了聚乳酸(PLA)/无机粒子复合材料。利用热失重分析(TGA)和差示扫描量热仪(DSC)探究了未改性的可回收利用的PLA和PLA/无机粒子复合材料的热性能,并对动态流变行为进行了探究。研究结果表明添加无机粒子可以提升PLA... 详细信息

通过熔融共混工艺制备了聚乳酸(PLA)/无机粒子复合材料。利用热失重分析(TGA)和差示扫描量热仪(DSC)探究了未改性的可回收利用的PLA和PLA/无机粒子复合材料的热性能,并对动态流变行为进行了探究。研究结果表明添加无机粒子可以提升PLA的热稳定性。滑石粉(Talc)可以诱导PLA结晶,但是SiO2和CaCO3却对结晶性能没有影响。PLA共混材料的复数黏度比纯PLA的要高。

关键词：无机粒子热稳定性聚乳酸复合材料

SiO_2/复合稳定剂/PLA复合材料的性能研究

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现代塑料加工应用 2016年第4期28卷 4-6页

作者：邵将邬昊杰刘一鸣陈弦四川大学高分子科学与工程学院四川成都610064 四川大学化学学院四川成都610065

通过熔融共混工艺制备了SiO_2/复合稳定剂/聚乳酸(PLA)复合材料。利用热失重分析(TGA)和差示扫描量热仪(DSC)探究了未改性的PLA和SiO_2/复合稳定剂/PLA复合材料的热稳定性能。结果表明,PLA的热稳定性可以通过添加SiO_2和复合稳定剂来提... 详细信息

通过熔融共混工艺制备了SiO_2/复合稳定剂/聚乳酸(PLA)复合材料。利用热失重分析(TGA)和差示扫描量热仪(DSC)探究了未改性的PLA和SiO_2/复合稳定剂/PLA复合材料的热稳定性能。结果表明,PLA的热稳定性可以通过添加SiO_2和复合稳定剂来提升;SiO_2/复合稳定剂对PLA结晶几乎没有影响;SiO_2和复合稳定剂改善了PLA的成型加工性能,且复合材料具有较高的拉伸强度和模量。

关键词：聚乳酸二氧化硅热稳定性复合材料

基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商业电力负荷组合预测方法

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电力系统及其自动化学报 2020年第2期32卷 85-91页

作者：徐晶迟福建葛磊蛟李娟张梁羡一鸣国网天津市电力公司经济技术研究院天津300171 国网天津市电力公司天津300055 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学电气工程学院) 天津300132

针对短期商业电力负荷预测准确性与周期难以满足现有电力现货市场的问题,提出了一种基于SARIMAGRNN-SVM(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized regression neural network-support vector machine)的商业电力负荷组合预测模型。首先,对商业电力负荷变化的周期规律与随机因素的复杂影响进行了分析;然后,结合以上分析,选用SARIMA和GRNN为单一预测模型对商业电力负荷进行预测,并利用SVM进行组合,实现日前商业电力负荷预测;最后,通过某商业综合体的电力负荷数据进行验证。所提组合预测模型较单一预测模型拥有更优的预测精度与鲁棒性,可以为短期商业电力负荷预测提供借鉴。

关键词：商业电力负荷短期预测季节自回归差分移动平均模型广义回归神经网络支持向量机

基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法

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南京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 464-476页

作者：赵一铭王佩瑾刁文辉孙显邓波中国科学院空天信息创新研究院北京100049 中国科学院大学北京100049 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 中国科学院网络信息体系技术重点实验室北京100190

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以其全天候、全天时、高分辨率、大幅宽的特点,成为对地观测的重要手段,图像分类是SAR图像解译的一个重要方向.和光学图像相比,SAR图像的成像机理较复杂,存在较多噪声干扰,导致图像清晰度较... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以其全天候、全天时、高分辨率、大幅宽的特点,成为对地观测的重要手段,图像分类是SAR图像解译的一个重要方向.和光学图像相比,SAR图像的成像机理较复杂,存在较多噪声干扰,导致图像清晰度较差、样本标注的难度大,无法保证深度学习算法对样本量的需求,因此,对小样本SAR图像进行图像分类成为当前SAR图像解译领域的重点研究问题之一.基于这一问题展开了基于元学习的SAR图像分类模型的研究,以实现小样本条件下SAR图像的高精度识别.构建基于注意力机制的原型网分类方法,设计了通道注意力模块来自动获取图像特征的重要程度,促进提取对图像分类更有判别力的特征;同时,对模型设计预训练网络,以充分利用已有数据的信息,学习更好的先验信息,提高分类的准确率.在自建的高分辨率SAR图像数据集上对该小样本分类模型进行了实验.消融实验表明,注意力模块和预训练模块对模型的性能均有一定的提升效果.通过对比实验,证明和当前常用的小样本学习方法相比,构建的分类方法能在SAR图像分类中获得较高的准确率,在第一组实验的5-way 1-shot实验中得到的分类精度提高了5.9%,在5-way 5-shot实验中提高了1.92%.

关键词： SAR图像分类元学习小样本学习通道注意力模块预训练

新型配电自动化主站应用功能设计与信息交互技术

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电力电容器与无功补偿 2020年第3期41卷 126-134,140页

作者：张磐丁一葛磊蛟羡一鸣戚艳王旭东国网天津市电力公司电力科学研究院天津300384 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300132

随着配电网精益化运维的发展和配电业务的延伸,以及大数据、云计算、移动互联网和物联网等新技术应用,新型配电自动化主站已成为热点,为此文章详细评述了其应用功能设计与信息交互技术。首先,全面分析了新型配电自动化主站的分布式应用... 详细信息

随着配电网精益化运维的发展和配电业务的延伸,以及大数据、云计算、移动互联网和物联网等新技术应用,新型配电自动化主站已成为热点,为此文章详细评述了其应用功能设计与信息交互技术。首先,全面分析了新型配电自动化主站的分布式应用框架,并回顾了近年来配电自动化主站功能应用方面的创新。然后,从信息采集优化、信息交互技术和信息安全防护等方面,概括和归纳了现有配电自动化主站研究成果,并对新型配电自动化主站对信息交互技术的新要求进行了探讨。最后,总结了新型配电自动化主站的技术进步与我国目前的建设现状,展望了新型配电自动化主站未来的研究重点。

关键词：配电自动化主站应用功能信息交互配电网

经济新常态下基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模型

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电测与仪表 2019年第1期56卷 102-107页

作者：张冠英羡一鸣葛磊蛟王莹赵滨滨王尧省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学电气工程学院) 天津300132 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学电气工程学院) 天津300132 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 国网天津市电力公司天津300010

经济新常态背景下,电力系统中长期负荷预测面临着很多新问题,例如:GDP、人口等电力负荷影响因素呈"S"型曲线增长、电力负荷影响因素与电力负荷之间的不确定性增加、历史样本数量少等。为此,提出一种基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模... 详细信息

经济新常态背景下,电力系统中长期负荷预测面临着很多新问题,例如:GDP、人口等电力负荷影响因素呈"S"型曲线增长、电力负荷影响因素与电力负荷之间的不确定性增加、历史样本数量少等。为此,提出一种基于Verhulst-SVM的中长期负荷预测模型。首先,从经济新常态特征中提取影响电力负荷的主要因素,并分析各影响因素的发展趋势;然后,利用Verhulst模型对"S"型曲线增长的电力负荷影响因素进行预测,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)替代线性回归预测模型,实现小样本、高不确定性条件下中长期负荷高精度预测。最后,通过天津市2015年和2016年的负荷预测算例,验证了所提模型的精度和可靠性,可为经济新常态背景下中长期负荷预测提供借鉴。

关键词：经济新常态负荷预测 Verhulst模型支持向量机

大直径盾构隧道新型纵缝接头抗弯性能试验研究

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地下空间与工程学报 2024年第2期20卷 497-506页

作者：柳献师一鸣胡秋斌曹伟飚李文勇同济大学土木工程学院上海200092 上海申通地铁集团有限公司上海201102

纵缝接头是盾构隧道受力性能的薄弱部位,管片接头的形式直接影响盾构隧道的力学性能。目前国内的盾构隧道纵缝接头使用的连接件多为螺栓,新型纵缝接头使用了一种新的连接件—滑入式连接件,此种接头在大直径盾构隧道中的受力性能有待研... 详细信息

纵缝接头是盾构隧道受力性能的薄弱部位,管片接头的形式直接影响盾构隧道的力学性能。目前国内的盾构隧道纵缝接头使用的连接件多为螺栓,新型纵缝接头使用了一种新的连接件—滑入式连接件,此种接头在大直径盾构隧道中的受力性能有待研究。本文以新型纵缝接头为研究对象,针对两种不同型号的滑入式连接件,采用模型试验的方法探究了大直径盾构隧道新型纵缝接头的受力性能,通过理论分析计算了新型纵缝接头的极限承载力,并比较分析了传统螺栓纵缝接头和新型纵缝接头的受力性能。结果表明:新型接头衬砌管片的薄弱部位在连接件周围的混凝土区域;滑入式连接件的型号直接影响新型纵缝接头的受力性能,两种接头中连接件尺寸较大的接头转角刚度相较于连接件尺寸较小的接头转角刚度增加了7.2~169.5%,极限承载能力增加了69.9%;新型纵缝接头比螺栓接头有更高的转角刚度,受力性能更好,适用于大直径盾构隧道。

关键词：盾构隧道管片接头滑入式连接件抗弯刚度受力性能