何飞
- 作品数：4 被引量：32H指数：3
- 供职机构：武汉大学动力与机械学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 改进的遗传算法在优化中的应用被引量：4
- 2003年
- 针对遗传算法全局搜索能力强而局部搜索能力弱的问题,提出了一种改进的遗传算法,首先利用遗传算法得到定义域种群,综合处理定义域种群从而求出包含所求问题最优解的二进制模式,并映射为若干相应的实数定义域,缩小所求问题的定义域,再利用传统优化算法的强局部搜索能力,得出问题的全局最优解.
- 何飞程志毅刘亚
- 关键词：遗传算法定义域种群最优解二进制模式优化算法
- 节气负荷预测方法研究被引量：3
- 2003年
- 针对电力负荷预测的实际困难,提出了一种进行负荷预测的新思路,即采用节气负荷作为建模数据,并根据负荷呈现出的较为明显的时序性、周期性特点,将数据分离成趋势分量、节气周期分量,以及时间噪声及白噪声,采用双因子ARIMA模型对数据进行拟合,并以BP网络方法完成负荷预测。据此,着重论述了电力负荷预测中建模数据的选择、预处理方法及其对预测精度的影响。
- 刘亚张国忠何飞
- 关键词：节气负荷BP网络
- 基于ARIMA模型和BP网络的电力负荷预测被引量：6
- 2003年
- 着重论述了电力负荷预测中建模数据的选择、预处理方法及其对预测精度的影响。提出了一种以农历24节气负荷作为建模数据,将ARIMA模型及BP网络相结合的负荷预测新方法。实践证明,该方法能够有效提高预测精度,并具有较强的实用性。
- 刘亚张国忠何飞
- 关键词：电力负荷预测BP网络ARIMA模型电网电力系统人工神经网络
- 基于BP网络的改进负荷预测方法被引量：19
- 2004年
- 论述了电力负荷预测中建模数据的选择、预处理方法及其对预测精度的影响。针对电力负荷预测的实际困难,提出了一种以节气负荷作为建模数据,将ARIMA模型及BP网络相结合的负荷预测新方法。实践证明,该方法能够有效提高预测精度,并具有很好的鲁棒性。
- 何飞张国忠刘亚
- 关键词：负荷预测电网人工神经网络BP网络ARIMA模型
