陕西省教育厅科研计划项目(05JK266) 作品数:12 被引量:74 H指数:7 相关作者: 赵军科 刘立峰 李娜 石晓俊 陈继尧 更多>> 相关机构: 西安理工大学 西北勘测设计研究院 西安建筑科技大学 更多>> 发文基金: 陕西省教育厅科研计划项目 陕西省自然科学基金 更多>> 相关领域: 电气工程 经济管理 水利工程 更多>>
粒子群-神经网络混合算法在短期电价预测中的应用 被引量:3 2009年 为了提高电力市场环境下的电价预测精度,在研究短期电价预测中采用了粒子群和反向传播神经网络相结合的混合算法,先利用粒子群算法确定初值,再采用神经网络完成给定精度的学习。对我国四川电网电价进行预测的结果表明,粒子群优化的神经网络算法收敛速度快于神经网络算法,预报精度显著提高,平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.87$/MWh。该算法可有效用于电力系统的短期电价预测。 李娜 李郁侠关键词:电价预测 粒子群算法 BP神经网络 电力市场 电力市场环境下水电厂竞价上网决策支持系统设计 被引量:2 2006年 介绍了水电厂竞价上网决茕支持系统的功能结构和界面设计,包括在不同交易市场中的径流预报、优化调度、风险调度、电价预测等;提出了系统设计的技术路线及软件结构,包括数据库、数据接口和技术难点,阐述了系统的基本设计思想。 张宝芳 李郁侠 刘立峰关键词:电力市场 水电厂 决策支持系统 竞价上网 边际电价预测中的误差分析方法研究 被引量:4 2006年 针对目前电价预测中误差分析方法繁多、各方法之间可比性差的现象进行分析,总结了电价预测中常用的各种误差分析方法的优缺点,并推荐采用一种新的误差分析方法即中值相对误差来评价各种电价预测方法的精度。实际算例结果表明,该分析方法合理且有效。 赵军科 李郁侠 秦美静 姚鹏 王亮 王伟关键词:误差分析 电价预测 基于粒子群-BP神经网络算法的电价预测 被引量:14 2008年 为了解决现有电价预测中BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部最小值和收敛速度慢等问题,在神经网络训练中引入基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法,先利用PSO优化BP神经网络的初始权值,然后采用神经网络完成给定精度的学习,建立了粒子群-BP神经网络模型.与传统BP神经网络、粒子群广义神经网络相比,该方法收敛速度快、所需历史数据少、预报精度高,可用于电力系统的短期电价预测. 李娜 李郁侠关键词:电力市场 电价预测 粒子群算法 BP神经网络 基于神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究 被引量:3 2005年 以D em pster-Shafer证据理论为基础,提出了一种神经网络局部初步诊断与证据理论融合决策诊断相结合的水电机组振动故障诊断方法,通过故障征兆信息的有效组合,从不同侧面对水电机组振动故障进行了初步诊断,对每一个子神经网络的输出结果归一化处理后,作为此证据下各种状态的基本概率分配函数,再用证据组合理论融合各个证据信息,得出最终的诊断结果。仿真试验结果表明,诊断结论的可信度显著提高,不确定性明显减少,证明了该诊断方法是有效的。 李郁侠 刘立峰 陈继尧 张宝芳关键词:水轮发电机组 故障诊断 BP神经网络 基于神经网络和小波分析的机组振动故障诊断 被引量:13 2006年 对于水轮发电机组而言,尽快实施其故障诊断是十分必要的.小波包分析能有效地提取机组振动信号中的有用成分,采用小波包分解方法提取特殊频段上的能量特征值作为神经网络输入向量,针对南桠河水电厂实测数据采用单隐层BP网络进行训练并对不同故障模式进行识别,取得良好效果. 李郁侠 陈继尧 刘立峰关键词:水电机组 小波包 神经网络 故障诊断 基于相似搜索和神经网络的次日边际电价预测 被引量:7 2005年 为了对电力市场次日系统边际电价(SMP)进行准确预测,根据数据挖掘中的相似搜索理论和人工神经网络(ANN)工具建立了预测模型,其中相似搜索用来生成神经网络的训练集和输入矩阵,并运用Matlab6.5中的神经网络工具实现该模型.采用美国加州电力市场的历史数据进行实例计算,证明该方法对工作日SMP的预测效果较好,也证明了选择与预测日负荷相似或邻近日的历史数据进行网络训练方法的有效性. 李郁侠 石晓俊 段凌剑 高福荣关键词:电力市场 电价预测 相似搜索 神经网络 电价与负荷的相关性分析及其在电价预测中的应用 被引量:1 2009年 为解决传统电价预测模型需要对周末等电价波动较大预测日单独建模,以及模型不加区分地引入负荷因素影响预测精度的问题,提出了利用电价与负荷的相关系数判定是否将负荷因素引入粒子群-BP神经网络模型的新方法,将相关系数作为输入样本的阈值,判定是否在模型输入样本中引入负荷因素.在电价变化平稳、电价与负荷相关性较弱时,在电价预测模型中不引入负荷因素,解决了粒子群-BP神经网络模型由于非关联输入样本过多而影响学习效率、导致预测精度降低的问题.仿真结果表明,新的预测模型对电价相对平稳和波动较大的预测日预测精度明显提高,可用于电力市场的短期电价预测. 李娜 李郁侠 王丽霞 杨亚刚关键词:电价预测 混沌理论和快速BP神经网络在边际电价预测中的应用 被引量:14 2005年 以电价时间序列和负荷时间序列的混沌特性为基础,利用多变量混沌时间序列的相空间重构理论并结合人工神经网络的非线性映射能力建立数学模型,对我国川渝电网的边际电价进行预测,并对预测结果进行分析,取得了满意的结果. 李郁侠 赵军科 段凌剑 高福荣关键词:神经网络 电力市场 边际电价 数学模型 川渝电网 基于遗传神经网络和证据理论融合的水电机组振动故障诊断研究 被引量:8 2008年 本文针对水电机组振动故障诊断中的故障误诊、漏诊以及诊断可靠性低等问题,提出了适用于水电机组的神经网络局部诊断和证据理论融合决策的故障诊断方法。在神经网络中应用遗传算法提高网络的收敛速度。对水电机组振动故障进行仿真,诊断结果表明,通过对故障征兆信息的有效组合,充分利用机组各部位信息,可减少诊断的误诊、漏诊,有效提高诊断的可靠性。应用MATLAB7.0开发出故障诊断系统界面。 刘立峰 李郁侠 王伟关键词:水力机械 振动故障诊断 遗传神经网络 证据理论