孙东杰
- 作品数：3 被引量：22H指数：1
- 供职机构：湖南大学电气与信息工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程经济管理更多>>
- 基于诱导有序加权平均算子和马尔可夫链的中长期电力负荷组合预测模型被引量：20
- 2010年
- 针对传统中长期电力负荷组合预测方法的缺陷,将诱导有序加权平均算子(induced ordered weighted averaging,IOWA)与马尔可夫链(Markov chain,MC)相结合构建IOWA-MC组合预测模型。该模型根据每个单项预测方法在各时点拟合精度的高低顺序对其赋权,保证了组合预测模型中权系数与拟合精度在任一时点上的相关性,同时利用MC定性推测出预测时间点上各单项预测方法的预测精度状态,从而确定其在预测时点上的权系数。算例结果表明,IOWA-MC能自动识别高精度预测模型,排除低精度预测方法带来的影响,预测精度较高,具有较强的实用价值。
- 龙瑞华毛弋毛李帆孙东杰张芳明张婷陈宇哲
- 关键词：马尔可夫链负荷预测
- 电力系统经济调度和无功优化中的多目标算法研究
- 多目标优化算法是一种用于解决现实工程问题的优化方法。现实世界中的大部分问题都涉及多个目标,这些目标不是独立存在的,而是相互联系相互耦合在一起。电力系统中的很多问题都具有多个设计目标,将多目标算法应用于电力系统优化中,可以...
- 孙东杰
- 关键词：电力系统多目标算法经济调度无功优化
- 文献传递
- MOCLPSO算法在EED问题中的应用被引量：1
- 2010年
- 针对粒子群优化PSO算法进行改进,对其容易陷入局部最优解的缺点提出了多目标综合学习粒子群算法(multi-objective comprehensive learning particle swarm optimization,MOCLPSO)算法。该算法采用了新颖的学习策略,即一个粒子可以学习其他所有粒子的pbest来更新自己的速度,以达到有效降低陷入局部最优解的可能性。将其应用于环境/排放规划EED问题,采用IEEE-30节点系统进行仿真,并将试验结果与经典的求解EED问题的算法相比较。验证了该算法具有较高的效率与全局搜索能力。
- 毛弋孙东杰
- 关键词：电力系统粒子群优化
