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文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电气工程

主题

  • 1篇电抗
  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇电网
  • 1篇动态神经
  • 1篇动态神经网络
  • 1篇短期负荷预测
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇统计分析
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇最优潮流
  • 1篇最优解
  • 1篇网络
  • 1篇小世界
  • 1篇小世界网络
  • 1篇聚类分析
  • 1篇加权
  • 1篇负荷预测

机构

  • 3篇东北电力大学
  • 1篇河南省电力公...
  • 1篇云南电网公司
  • 1篇国网天津市电...

作者

  • 3篇王颖
  • 2篇刘耀年
  • 2篇术茜
  • 2篇于晶
  • 1篇张伟民
  • 1篇禹冰
  • 1篇黄镇坤
  • 1篇林毅斌

传媒

  • 1篇电测与仪表
  • 1篇天津电力技术
  • 1篇电力系统保护...

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于电抗加权介数指标的电网脆弱线路识别被引量:48
2011年
基于小世界网络模型,提出了依据输电线路的介数值指标来衡量电网的脆弱性的新方法。介数值是由潮流分析中的线路电抗值决定的,因此在分析中赋给电抗值较小的线路较高的介数值。给出了基于小世界拓扑模型的电网线路介数值指标及脆弱线路辨识的算法,并通过故障仿真验证结果,证实了方法的有效性和实用性。分析了IEEE 118节点系统,证实新的介数指标能辨识系统中的关键线路。
刘耀年术茜康科飞林毅斌于晶王颖
关键词:小世界网络脆弱性
基于统计分析与动态神经网络的短期负荷预测
2012年
电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础。对一个电力系统而言,提高电网运行的安全性和经济性,改善电能质量,都依赖于准确的负荷预测。要进行准确的负荷预测,必须对历史数据进行深入分析,如果影响因素没有分析正确,要得到准确的负荷预测是相当困难的。在预测前使用SPSS软件对原始数据进行统计分析,先用主成分分析法降低数据维数,再用聚类分析找出同类型日。然后根据预处理过的历史数据和天气因素以及日期类型因素构造不同的动态神经网络分别进行预测,最后采用BP网络进行重构得到最终的预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。
王颖术茜黄镇坤
关键词:主成分分析聚类分析动态神经网络短期负荷预测
基于强度Pareto进化算法的最优潮流被引量:2
2011年
为更好地解决电力系统最优潮流问题,分析了当前多目标优化算法存在的缺陷,将强度Pareto进化算法(SPEA)应用于最优潮流中。SPEA是一种新型的多目标进化算法,具有收敛速度快,参数设置少,全局搜索能力强,所求的Pareto最优解分布均匀等优点。通过对IEEE30节点测试系统运用SPEA和混沌粒子群方法(CPSO)的计算结果对比,表明SPEA应用于最优潮流,为各目标函数之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解最优潮流问题的有效方法。
刘耀年于晶禹冰王颖张伟民
关键词:电力系统最优潮流PARETO最优解
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