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孟安波

作品数:234 被引量:879H指数:19
供职机构:广东工业大学更多>>
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作者

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  • 1篇2006
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234 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于纵横交叉算法与Elman神经网络的短期负荷预测研究被引量:2
2016年
提出一种基于纵横交叉算法与Elman神经网络的负荷预测模型。考虑到电力系统负荷受气象、节假日因素、冲击负荷等影响,首先对原始负荷数据进行处理,再用纵横交叉优化后的Elman神经网络对处理后的数据进行训练,得到预测值。本文以广东省某地区电网负荷为实例,结合电网实际影响因素,建立负荷预测模型。仿真结果表明,本文预测模型具有较高预测准确性和稳定性。
陈冬沣肖建华马留洋孟安波
关键词:负荷预测ELMAN神经网络
基于序贯蒙特卡洛算法的电网可靠性评价方案被引量:6
2019年
针对目前智能电网解决方案的配网线路老化风险尚未得到量化的问题,提出一种用于电力网络的可靠性评价方法。该框架整合了一个网络层面上的序贯蒙特卡洛算法。计算过程划分到"网络状态&约束映射"、"网络优化"和"网络&架空线路状态可靠性映射"模块。通过可靠性、可操作性、天气和架空线路设计数据,对每个架空线路的充裕度进行评价。实验结果表明,所提方法可对现有方法进行改善,能够捕捉到架空线路故障风险的增加,且灵活性和风险抗性更加全面。
李军峰孟安波刘晓王鹏
关键词:架空线路智能电网充裕度
基于混合算法优化神经网络的风电预测模型被引量:24
2017年
针对粒子群算法陷入局部最优以及Elman神经网络泛化能力不足等缺点,提出一种混合小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)和催化粒子群算法(catytic particle swarm optimization,CPSO)优化Elman神经网络(elman neural network,ENN)的短期风电预测方法。通过小波包变换对风电功率样本进行多层序列分解,对单支重构所得的风电功率子序列采用催化粒子群算法优化的神经网络(CPSO-ENN)进行预测,最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。在实例分析中,利用某风电场实际运行数据进行仿真验证,结果表明新模型具有较高的预测精度。
董朕殷豪孟安波
关键词:神经网络小波包分解子序列风电功率预测
一种风电机群控制方法及系统
本申请公开了一种风电机群控制方法及系统,该方法包括:预先创建并初始化与风电机群的规模相适应的粒子群,得到目标粒子群;利用罚函数确定公式,确定出每台风电机组的罚函数;利用适应度计算公式,计算每个粒子的适应度值;利用每个粒子...
陈思哲熊国专章云孟安波张桂东
文献传递
一种新建小样本风电场的短期风电功率预测方法及系统
本发明提出一种新建小样本风电场的短期风电功率预测方法及系统,涉及风电功率预测的技术领域,首先获取区域内目标新建风电场及其周边风电场的风电相关数据,在经过初步处理后,获得风电场之间的区域风电场图,然后构建考虑时空特性的图卷...
孟安波容嘉瑜张海涛冼梓康于慧张展李晨殷豪罗坚强范竞敏
一种分布式资源聚合建模方法
本发明公开了一种分布式资源聚合建模方法,方法的具体步骤包括:S1:通过各级调度自动化系统从电网营销服务系统获取对应的关键台账信息;S2:根据所述关键台账信息以及其他预设模型的数据,构建各级调度自动化系统对应的站‑线‑变‑...
王晓琳陈浩林殷豪叶远茂孟安波马瑶聂涌泉罗坚强
配电网故障区段定位的互补约束新模型与算法被引量:24
2016年
馈线区段故障的快速准确辨识对于提升配电网可靠性与自愈性有重要作用。针对基于逻辑关系的间接故障定位方法在数值稳定性和决策效率上的不足,该文基于代数关系描述和互补约束理论构建了配电网故障区段定位的互补约束新模型,其优势在于:1)避免了对群体智能算法的过分依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法优化求解;2)利用互补约束条件将离散变量松弛为连续变量,降低了故障定位问题决策时的复杂性。在此基础上,提出基于扰动因子的故障定位模型光滑化求解算法。仿真表明,新模型和决策算法不仅能够实现馈线故障区段的准确高容错性辨识,且进行优化决策时具有数值稳定性好、优化效率高的优点,在大规模配电网故障定位中有良好的应用前景。Fast and exact feeder fault location method plays an important role in enhancing reliability and self-healing of distribution network.Logic relationship based conventional indirect fault location model and method has the drawbacks of excessive reliance on swarm intelligence algorithm in optimization computation,numerical optimization instability and low decision-making efficiency.In order to overcome the above shortcomings,on basis of algebra relationship description and complementary theory,a novel complementarity constraints fault location model is proposed as follows:1min()()1,0[(1),(2),,()],[(1),(2),,()],0,,i N S i N N f KB x x x NκκκN=?=???+=⊥=?==?≥∈∈?X∑X X X X X XκκκκRκR(1)Because the feasible points of the above complementarity constraints model can not satisfy the nonlinear programming constraint specification,the optimal solution can not be obtained by using the nonlinear programming to satisfy the Karush-Kuhn-Tucker(KKT)condition.In order to solve the novel fault location model effectively used by nonlinear programming directly,the Fischer-Burmeister auxiliary function with the perturbation factor is used to transform the complementarit
郭壮志徐其兴洪俊杰孟安波毛晓明陈璟华
关键词:配电网故障定位非线性规划
基于纵横交叉算法和深度学习模型的日前电价预测方法
本发明涉及电价预测的技术领域,更具体地,涉及一种基于纵横交叉算法和深度学习模型的日前电价预测方法,包含以下步骤:1)采集含有高比例新能源电力市场的原始电价数据,并对原始电价数据进行预处理;2)建立LSTM预测模型,将预测...
殷豪丁伟锋孟安波陈顺王陈恩蔡涌烽
文献传递
一种短期负荷预测方法、装置及系统
本发明实施例公开了一种短期负荷预测方法、装置及系统,包括获取经预处理后的历史负荷数据及天气数据;利用小波包分解法将历史负荷数据分解为多个不同频段的分量数据;通过小波包重构算法对各个分量数据分别进行单支重构得到各个第一子序...
殷豪黄圣权曾云孟安波杨跞刘哲
文献传递
基于强化学习及纵横交叉粒子群算法的电网最优潮流计算被引量:5
2021年
针对电力系统最优潮流计算问题,提出了一种新的基于Q学习和纵横交叉搜索的粒子群算法。改进的算法在粒子群的寻优模式中引入纵横交叉算子进行优化,加强了全局收敛能力。同时,该改进算法引入Q学习的探索模式,使其在已知的解空间内进行发掘,从而更好地平衡探索与利用之间的关系。为解决Q学习算法的维度灾难问题,使用了状态-组合动作链的方法。IEEE57和IEEE118节点系统的仿真结果表明,所提算法可以增强传统粒子群算法的全局收敛性,有效求解大规模的最优潮流问题。
孟安波王鹏丁伟锋陈顺梁濡铎张铮
关键词:最优潮流改进粒子群Q学习
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