苏媛媛
- 作品数：5 被引量：27H指数：3
- 供职机构：广西大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于相似日和蚁群优化LS-SVM的短期电力负荷预测被引量：11
- 2008年
- 由统计学习理论发展的通用学习方法——支持向量机,在解决小样本、非线性及高维数等问题中表现出许多特有的优势。提出了采用最小二乘支持向量机建立负荷预测模型,它是对标准的支持向量机的一种扩展,降低了问题的复杂性,使得计算速度相对加快。在选取最小二乘支持向量机的训练样本时,采用加权的灰色关联度方法来选择相似日,对不同样本根据其重要性赋予不同的权重,同传统的关联度相比更具客观性。另外,对于最小二乘支持向量机的参数选择问题,针对目前尚无统一有效方法的现状,尝试采用了一种基于蚁群种群的新型优化算法———蚁群算法来优化选择,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响。最后通过实例验证了该模型的有效性,取得了比较满意的预测效果。
- 李如琦杨立成苏媛媛唐卓贞
- 关键词：负荷预测最小二乘支持向量机蚁群算法
- 用MAX_MIN蚂蚁算法解决中国旅行商问题被引量：7
- 2007年
- 简要阐述了中国旅行商问题,介绍了MAX_MIN蚂蚁算法的原理和其在蚁群算法上的改进,使用M A X_M I N蚂蚁算法解决该问题,最后的试验结果证明该方法在解决这种问题上是有效的。
- 李如琦苏媛媛
- 关键词：中国旅行商问题
- 证据理论在短期负荷预测相似日选择中的应用
- 合理选择预测相似日是提高综合负荷预测模型预测效果的有效途径。依据人工经验选相似日的传统方法并不具备最好的预测效果。选择相似日问题可以归结为一个判决问题，即选择与待预测日气象等因素最相似的一天。影响电力系统短期负荷的因素有...
- 李如琦唐卓贞孙艳杨立成苏媛媛
- 关键词：证据理论电力系统短期负荷预测
- 文献传递
- 基于气象累积和ACA-GRNN的短期电力负荷预测被引量：10
- 2008年
- 针对气象条件具有累积效应以及不同气象条件对负荷影响的程度不同的特点,采用一加权的几何距离公式来选取神经网络的训练样本,不仅加快了神经网络的训练速度,而且加强了神经网络的逼近能力。同传统的神经网络相比,广义回归神经网络的训练过程实际上是不断地调整平滑参数σ的过程,因此,σ的不同取值对网络的输出具有重要的影响。在优化广义回归神经网络的平滑参数σ时,采用基于蚁群种群的新型优化算法——蚁群算法来优化,在很大程度上减少了人为选择参数的主观影响。最后通过实例验证了该模型的有效性。
- 李如琦杨立成莫仕勋苏媛媛唐卓贞
- 关键词：负荷预测广义回归神经网络蚁群算法
- 基于蚁群算法的输电网络扩展规划的研究及其应用
- 输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模非线性组合优化问题，合理的输电系统结构是电力系统安全、可靠、经济运行的物质基础。随着电网规模的日益扩大，输电系统的决策变量的维数迅速增大，规划问题也变得越来越复杂。传统的数学优化组合...
- 苏媛媛
- 关键词：蚁群算法输电网络扩展规划
- 文献传递
