樊亚敏
- 作品数：6 被引量：13H指数：2
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- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金河北省教育厅科学技术研究计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程电子电信更多>>
- 一种结合互补集合经验模态分解和小波核极限学习机的短期电力负荷预测模型被引量：5
- 2016年
- 电力系统的管理和调度对精确的负荷预测模型有着极高的要求。为全面提高负荷预测模型的性能,提出一种新型的结合互补集成经验模态分解(CEEMD)和小波核函数极限学习机(WKELM)的短期电力负荷组合预测模型。首先通过CEEMD将历史电力负荷数据自适应地分解为一系列相对平稳的子序列,对各分量建立小波核极限学习机的预测模型,预测各分量的负荷值并对其进行求和得到最终预测结果。用四种预测模型对真实的负荷数据进行训练预测,算例表明新模型在预测精度和效率上都具有一定优势,同时克服了传统EMD中容易出现的模态混叠问题以及ELM中存在的过拟合等缺陷,具有一定的实际应用潜力。
- 郭瑞樊亚敏潘玉民
- 关键词：短期负荷预测
- 优化的采样点卡尔曼滤波算法的剩余电量估计被引量：1
- 2017年
- 为克服传统卡尔曼滤波算法只能应用在线性系统的限制,降低噪声估计的准确性,应用最优采样点卡尔曼滤波算法实时估计电动汽车磷酸亚铁锂电池的剩余电量,通过选择合适的电池模型,优化的样本点,运用ADVISOR 2002电动汽车仿真软件模拟路况,比较传统的卡尔曼滤波算法,得到最佳采样点卡尔曼滤波方法可以更准确的估计电池剩余电量,更好地优化噪声对估计的影响,该算法具有良好的鲁棒性.
- 李哲樊亚敏
- 关键词：动力电池扩展卡尔曼滤波ADVISOR
- 极限学习机延拓的BS-EMD端点效应抑制算法及应用被引量：2
- 2017年
- 针对希尔伯特-黄变换过程中经验模态分解出现的端点效应问题,采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法对原始数据序列分别向左右两端延拓,对扩展后的数据序列用B样条插值函数求其平均曲线,在此基础上进行下一步分解,结束分解后摒弃两端延展的数据,使算法得到优化,起到了抑制端点效应的作用。通过与未经延拓,BP神经网络延拓和支持向量机延拓各项指标的对比分析表明,该算法不仅有效抑制了经验模态分解过程中的端点效应,在预测速度和分解精度上都有一定的优势。将该方法应用于电力系统的谐波分析中,仿真结果表明该方法能有效抑制EMD的端点效应,更好地分解出谐波中含有的不同频率谐波分量。
- 郭瑞樊亚敏
- 关键词：希尔伯特-黄变换端点效应极限学习机谐波分析
- 基于小波神经网络的电力负荷预测
- 2013年
- 小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文分析了小波神经网络的特点,建立了电力负荷的小波神经网络预测模型,设计了小波神经网络结构,给出了小波网络参数调节算法。对实际电力负荷预测算例,以及与BP网络的对比研究实验表明,小波神经网络对非平稳信号能进行有效地预测,比BP神经网络具有更高的预测精度。
- 樊亚敏
- 关键词：电力负荷预测小波理论小波神经网络BP网络
- 结构空间主动消防机器人系统研究与设计被引量：3
- 2020年
- 在室内结构空间系统通过视觉、三波段探测、激光烟感等手段实现了火灾的早发现早报警。通过与之配套的自主移动消防机器人完成路径规划,携带场景适用的灭火剂到达着火点实施主动灭火。此系统的设计可以将火灾扼杀在萌芽状态,最大限度地减小损失。机器人能否以最短时间到达火点主要取决于路径规划的算法好坏,因此研究了蚁群算法和A*算法,最后通过改进A*算法设计,实现了机器人的最优路径规划。基于LabVIEW软件完成系统开发,在实验室场地进行了功能测试,达到了在无人值守情况下机器人主动消防的目的。
- 刘永涛刘永涛孙瑞志樊亚敏
- 关键词：消防机器人无人值守蚁群算法A*算法
- 基于时间尺度的一类典型高阶系统的二阶线性自抗扰控制被引量：2
- 2016年
- 高阶系统由于其本身的性质,使得控制它变得很困难。为了控制一类典型的可用传递函数描述的高阶对象,用二阶线性自抗扰(LADRC)控制器对高阶系统进行参数整定。将已整定好的高阶系统作为基准系统,通过时间尺度概念将基准系统参数转换为需要控制的新的高阶系统的参数,使得新系统具有基准系统的响应特性。该方法能方便、快捷地算出新系统的参数,通过仿真证明了该方法的可行性,具有广泛的参考价值。
- 郭瑞胡鹏程樊亚敏
- 关键词：高阶系统
