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中央高校基本科研业务费专项资金(12QX22)

作品数:2 被引量:42H指数:2
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文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电气工程

主题

  • 2篇电力
  • 1篇电力负荷
  • 1篇电力系统
  • 1篇短期电力负荷
  • 1篇遗传算法
  • 1篇异方差
  • 1篇异方差模型
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇条件异方差
  • 1篇自回归条件
  • 1篇自回归条件异...
  • 1篇自回归条件异...
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应权重
  • 1篇组合预测
  • 1篇量子遗传
  • 1篇量子遗传算法
  • 1篇模糊神经

机构

  • 2篇华北电力大学

作者

  • 2篇牛东晓
  • 2篇魏亚楠

传媒

  • 1篇电力系统自动...
  • 1篇运筹与管理

年份

  • 2篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于KKT和量子遗传算法的风火电联合上网最优决策被引量:2
2013年
研究了同时考虑节能减排效益和经济效益时,风火电联合上网的决策模型,并采用提出的KKT框架下的量子遗传算法进行模型的求解。综合考虑风电和火电的特点,建立经济效益函数和节能减排效益函数以及相关的约束条件,最终确立多目标决策模型。在KKT框架下将多目标函数转化为单目标,并利用量子遗传算法进行模型的求解。算例分析显示本文提出的KKT框架下的量子遗传算法在决策模型的求解时能够利用更少的CPU运行时间获得更优的决策结果,与其他常用的优化模型相比具有较高的优越性。
魏亚楠牛东晓
关键词:量子遗传算法节能减排
基于FHNN相似日聚类自适应权重的短期电力负荷组合预测被引量:40
2013年
提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模型,即自回归滑动平均(ARMA)模型、广义自回归条件异方差(GARCH)模型、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别进行模型预测。对于需要预测的负荷,根据历史数据,将一年的数据先按照季度分类,再分别按照月、日、小时,利用模糊神经网络(FHNN)将其聚类。根据不同单一预测模型在不同情景下的误差计算出组合权重,从而获得组合预测模型。算例分析验证了所提出的组合预测模型的有效性和精确性。
牛东晓魏亚楠
关键词:组合预测广义自回归条件异方差模型模糊神经网络相似日
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