瞿海妮
- 作品数：26 被引量：161H指数：7
- 供职机构：国网上海市电力公司电力科学研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：电气工程经济管理自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于BP神经网络对具有容差的模拟电路的故障诊断2
- 神经网络由于具有非线性、自学习和联想记忆等优点，被广泛应用于模拟电路的故障诊断中。以BP神经网络为例，说明了基于神经网络对模拟电路进行故障诊断的基本方法。为了准确判断故障元件状态，精简神经网络结构，提出用0，-1，1分别...
- 瞿海妮许维胜余有灵
- 关键词：神经网络模拟电路故障诊断容差电路元件
- 文献传递
- 国内外配电网供电可靠性指标比较分析被引量：25
- 2012年
- 分析了国内外配电网供电可靠性评估指标的因素、分析了国内外供电可靠性指标统计口径的差异和影响供电可靠性主要因素等方面的差异,对比了国内外供电中断的原因,对配电网的规划、建设和运营具有一定参考价值。
- 瞿海妮刘建清
- 关键词：配电网供电可靠性
- 基于递归最小二乘支持向量机的动态系统建模研究
- 2009年
- 针对递归最小二乘支持向量机的递归性易导致建模中偏微分方程组求解困难的问题,提出用解析法求解偏微分方程组,实现了完整的递归最小二乘支持向量机模型.首先分析了各参数的相关性,然后推导出偏微分方程的解析表达式并求解.仿真实例表明,在动态系统建模中,该模型的性能比常用的串并联模型以及现有不完整递归最小二乘支持向量机模型的精度更高、性能更好.
- 瞿海妮许维胜DREYFUS Gerard
- 关键词：递归最小二乘支持向量机非线性偏微分方程
- 基于气象因素和时间序列分析的配电网故障数量预测被引量：14
- 2016年
- 基于华东某市配电网故障报修数据,开展配电网故障数量短期预测研究。提出基于气温的季节判定方法,综合采用多元回归和时间序列分析手段,构建分季节的气象影响故障量预测模型,确定温度、天气等气象因素与故障量的量化关系,并针对剔除气象因素影响的剩余故障量,构建自回归移动平均时间序列预测模型,捕捉故障量的时间序列变化趋势。通过上述模型的综合应用,实现了配电网故障数量较高精度的短期预测。
- 张鹏飞瞿海妮肖其师徐晓伟
- 关键词：配电网时间序列ARIMA
- 一种基于势态感知的电网调度系统
- 本发明公开了一种基于势态感知的电网调度系统，包括依次连接成环，并单向传递数据的当前态模块、发展态模块、能力态模块、可控态模块和评估态模块，以及与所述当前态模块、所述发展态模块、所述能力态模块、所述可控态模块和所述评估态模...
- 许唐云瞿海妮张鹏飞徐晓伟赵涛陆瑾黄卉李永吴晨詹皓王琦文刘小倩徐剑红
- 文献传递
- 一种风电储能混合系统优化配置方法
- 本发明公开了一种风电储能混合系统优化配置方法，包括下列步骤：步骤1：计算风电场输出功率的数学期望p；步骤2：通过步骤1得到风电场输出功率的数学期望p，计算风电场平均功率水平P，找出与风电场平均功率水平P对应的风速值ν<S...
- 许唐云瞿海妮张鹏飞田英杰赵涛陆瑾黄卉李永吴晨詹皓王琦文刘小倩蓝天
- 文献传递
- 电网企业大数据分析技术研究体系及布局
- 2016年
- 在描述电力大数据特征的基础上，归纳了大数据技术在电网企业的研究发展方向，阐明了电网企业大数据技术研究的必要性及目标。针对性地分析了电网企业大数据的应用特点，以大型电网企业为例，提出了电网企业大数据分析技术服务体系架构，并针对这一体系，提出电网企业在大数据研究方向上的布局。
- 许唐云瞿海妮张鹏飞周波
- 一种基于工业用户用电数据的污染排放预测方法
- 本发明涉及一种基于工业用户用电数据的污染排放预测方法，包括以下步骤：1)获取工业用户用电样本数据；2)对所述样本数据进行预处理；3)根据预处理后的数据建立表征工业用户行业间相互关系的复杂网络；4)根据所述复杂网络对工业用...
- 凌平瞿海妮黄兴德
- 文献传递
- 基于海量数据的电网需求侧用户行为分析研究被引量：1
- 2016年
- 本文基于上海地区居民与工商业用户的海量用电数据，利用大数据多维属性，采用局部线性插值法进行了异常值处理；结合数理统计、聚类等数据挖掘方法，开展了用户行为的特征分析，发掘了行业问的关联关系，为进一步指导用户个性化智能用电，提高电网需求侧能效管理水平具有建设性意义。
- 瞿海妮张鹏飞凌平黄兴德贺向南甘信军盛文博
- 关键词：大数据电网用户行为
- 基于固定效应模型的用电量预测方法
- 本发明涉及一种基于固定效应模型的用电量预测方法，包括步骤：1)载入N年的用电量数据，其中，所述用电量数据包括日用电量数据及每日的气温数据、排班数据；2)构建载入年份每一年的固定效应模型：3)根据获得的N年的用电量数据，分...
- 张鹏飞瞿海妮肖其师许唐云
- 文献传递
