许涛
- 作品数：13 被引量：228H指数：7
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- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>
- 600MW对冲燃烧锅炉防高温腐蚀改造的数值模拟
- 目前，为满足日益严格的排放要求，一些新建的对冲燃烧锅炉先后实施了低氮技术改造。其中一项重要措施是分级配风，通过形成燃烧器区的富燃料区和燃尽风区的富氧区，使燃烧器区处于还原性气氛，从而达到减少NOx生成的目的。但实践表明，...
- 许涛
- 关键词：对冲燃烧锅炉高温腐蚀数值模拟
- 基于输入空间压缩的短期负荷预测被引量：26
- 2004年
- 由于影响负荷预测的因素复杂,并且实际获取的历史数据有限,传统的智能预测方法往往达不到工程应用的精度要求。为解决该问题,文中提出一种准确预测电力系统短期负荷的新思路:首先建立负荷输入特征选择模型,其搜索方法采用浮动搜索算法,在去除影响负荷预测的冗余特征之后,利用有限样本学习的统计学习理论(支持向量机)构造负荷预测回归模型,充分发挥其在解决有限样本、非线性中体现出的优势,较好地提高了评估结果的精度和泛化能力。在EUNITE网络中的应用结果证明了该方法对电力系统负荷预测的有效性。
- 许涛贺仁睦王鹏徐东杰
- 关键词：负荷预测支持向量机
- 数据挖掘与电力系统负荷预测被引量：6
- 2004年
- 计算机与网络技术的飞速发展,使得应用领域不断增加,信息技术的应用也逐渐从信息查询、数据传送走向网络环境中的海量数据存储,数据挖掘和决策信息支持;负荷预测实质上是对电力市场需求的预测,在电力系统计划与运行管理中,它决定了发电、输电和电能分配等方面的合理安排问题,对电力系统的安全经济运行与国民经济的发展具有非常重要的影响,做好负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要手段。将数据挖掘技术应用于电力系统负荷预测,可有效地克服数据有限性,不完整性及影响因素复杂性对预测结果的影响,发挥独特优势、实现经济价值。
- 许涛贺仁睦徐东杰王鹏
- 关键词：数据挖掘数据收集数据存储电力系统负荷预测
- 用统计学习理论预测变压器油中溶解气体浓度被引量：21
- 2003年
- 提出了一种新的预测电力变压器油中溶解气体浓度的方法 ,该方法通过构造支持向量机 (SVM)和进行 Ad-a Boost加强推理 ,很好的利用了 SVM解决有限样本问题的优势 ,提高了预测精度和泛化能力。
- 王鹏许涛
- 关键词：变压器油统计学习理论绝缘油电力变压器
- 电力系统安全稳定的智能挖掘
- 电网的不断互联、电力市场的逐步实施使得电力系统的运行环境更加复杂,对电网的安全稳定运行要求也越来越高,但决策者可利用的有价值信息以及依此所获得的对电力系统动态的认识却很有限;与此同时,仿真和实测技术的迅速发展使得电力系统...
- 许涛
- 关键词：电力系统数据挖掘支持向量机可视化
- 正规形方法在互联电网低频振荡分析中的应用被引量：53
- 2004年
- 该文介绍了正规形方法在互联电力系统低频振荡研究中的应用,详细讨论了其数学模型和处理过程。正规形方法揭示了非线性模式相关性对系统动态特性的影响。通过非线性向量场的正规形变换得到了电力系统状态方程的 2 阶解析解,扩展了线性相关因子的概念。正规形方法、特征值计算和 Prony 分析的综合应用将小信号稳定和时域仿真有效地结合起来。仿真分析的结果证明了该方法是低频振荡分析的有效工具。
- 徐东杰贺仁睦胡国强许涛
- 关键词：电力系统数学模型稳定性低频振荡分析电网
- 基于数据驱动的火电机组运行优化
- 机组运行优化是火电厂节能减排的重要途径之一。常规的关键参数目标值计算方法有着精度低、实时性差的缺点,针对这一问题,提出了一种基于数据驱动的火电机组运行优化方法。研究了机组参数特征选择、火电厂数据处理和工况划分等相关算法;...
- 许涛
- 关键词：数据驱动软件系统
- 文献传递
- 数据挖掘与电力系统负荷预测
- 将数据挖掘技术应用于电力系统负荷预测,提出一整套负荷预测挖掘方案,有效地克服了数据有限性、不完整性及影响因素的复杂性对预测结果的影响,在EUNITE网络中的应用结果证明了该方案对预测电力系统负荷的独特优势.
- 许涛贺仁睦徐东杰王鹏
- 关键词：负荷预测数据挖掘数据集市电力系统
- 文献传递
- 组合电力系统可靠性价值评估软件平台开发
- 为了适应电力市场的推进和发展,该论文从运行的角度,对组合电力系统的可靠性问题进行了初步研究并编制了相应的软件平台.该软件采用蒙特卡洛模拟法(Monte-Carlo模拟法)在计算机上进行数值模拟,根据输电线、变压器、断路器...
- 许涛
- 关键词：组合电力系统可靠性价值评估软件平台
- 文献传递
- 一种新的加速暂态稳定预测算法被引量：4
- 2004年
- 利用加速的统计学习算法,为快速评估电力系统的暂态稳定提出了一种新思路。该方法有效的利用了相量测量系统采集的数据,既充分发挥统计学习算法在解决有限样本、非线性及高维识别中表现出的优势,大幅提高了评估结果的精度和泛化能力;同时又利用加速算法提高其实用性。在新英格兰系统中的应用结果证明了该方法对暂态稳定评估的有效性。
- 许涛贺仁睦王鹏徐东杰
- 关键词：电力系统数据采集神经网络
