国家自然科学基金(50607023) 作品数:15 被引量:200 H指数:9 相关作者: 周湶 孙才新 任海军 张昀 邓景云 更多>> 相关机构: 重庆大学 国网四川省电力公司 重庆理工大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 重庆市自然科学基金 国家自然科学基金创新研究群体项目 更多>> 相关领域: 电气工程 自动化与计算机技术 经济管理 更多>>
基于粗糙集和ANFIS相结合的配电网故障诊断方法 被引量:3 2009年 为了提高配电网故障诊断的准确性和效率,提出了将粗糙集与自适应神经网络模糊系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)相结合构建粗糙集和神经网络的智能混合诊断系统,以充分利用粗糙集理论对知识的约简能力和神经网络的容错学习能力.通过粗糙集理论中的信息熵概念对诊断系统输入变量进行合理选择,即选取与故障诊断信息相关性大的参数作为输入,然后利用ANFIS进行建模和参数辨识,并通过训练样本进行学习训练,这样既减少了神经网络的学习训练时间,又提高了诊断的准确度.用该方法对某一实际配电网进行了故障诊断,结果表明:该方法计算速度快,具有良好的容错性能和在线故障诊断潜力. 雷绍兰 张莲 杨菁 刘述喜 陈新岗关键词:配电网 故障诊断 信息熵 元胞自动机时空数据模型与预测方法 被引量:2 2010年 对标准元胞自动机(cellular automata,CA)模型进行扩展以满足具体行业地理信息系统(GIS)平台上时空动态模拟和预测应用要求。然后以电力行业配电网空间负荷预测为具体应用,建立起了土地利用演化动态模型与电力负荷空间预测之间关系,解决了时空数据管理中空间数据离散如何与属性数据进行交互问题。模拟出城市土地利用动态发展变化过程,预测出规划区域中的各划分小区土地的未来使用类型,建立起配电网空间负荷预测时空数据模型,突破了传统时空分离电力预测的预测方法的局限。最后通过一个配电网空间负荷预测实例验证了该方法有效性。 任海军 张晓星 周湶关键词:元胞自动机 时空数据模型 电力负荷预测 基于最小二乘支持向量机和负荷密度指标法的配电网空间负荷预测 被引量:35 2011年 传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的配电网空间负荷预测方法。该方法首先引入模糊C–均值算法把各类用地性质负荷聚类为几个等级,建立比较精确的负荷密度指标体系;然后根据待预测地块的规划属性,在体系中为LS-SVM预测模型选出与预测样本特征更为相似的样本进行训练,提高LS-SVM的泛化能力和预测精度;采用遗传算法对LS-SVM预测模型的参数进行自动优化,进一步提高预测模型的适应性和预测精度,实例验证了该方法的实用性和有效性。 周湶 孙威 任海军 张昀 孙才新 谢国勇 邓景云关键词:空间负荷预测 负荷密度指标法 支持向量机 模糊C-均值聚类 基于化整为零策略和改进二进制差分进化算法的配电网重构 被引量:21 2012年 为缩减编码长度,提高计算效率,提出了基于化整为零策略和改进二进制差分进化算法的配电网重构方法。将开关根据其在环路中的位置进行分类,建立了环路–开关关联矩阵。应用化整为零策略将整个解空间划分成若干个子解空间,应用改进二进制差分进化算法直接对各子解空间进行并行搜索,比较所有子解空间的搜索结果即可找到重构问题的最优解。该方法缩短了开关方案的编码长度,改进二进制差分进化算法通过调整变异、交叉操作规则,避免了不可行解的产生。接入分布式电源的配电网仿真算例验证了该方法的有效性。 周湶 张冠军 李剑 杨柱石关键词:分布式电源 配电网重构 关联矩阵 差分进化 层次结构下的中长期电力负荷变权组合预测方法 被引量:27 2010年 提出了一种基于层次结构的中长期电力负荷变权组合预测方法,借鉴层次分析法的思想,构造一个层次结构来确定组合权重:采用熵值法确定模型评价指标的相对权重;采用方差–协方差优选组合预测方法和灰色关联分析分别确定各单一预测模型在各评价指标下的相对权重,最终确定组合预测模型中的组合权重。在组合预测的整个过程中,根据负荷发展的"近大远小"原则,引入等维信息的概念,实现了变权组合预测,使预测结果能够更合理地反映电力负荷的发展规律。最后通过一个实例验证了该方法的有效性。 周湶 任海军 李健 张昀 周永勇 孙才新 邓景云关键词:负荷预测 熵值法 基于粗糙集和元胞自动机的配电网空间负荷预测 被引量:39 2008年 该文提出一种新颖的配电网空间负荷预测方法,采用元胞自动机(cellular automata,CA)模拟城市土地利用动态发展过程,预测规划区域各小区土地的未来使用类型。根据城市发展的实际情况,确定CA的迭代时间和转换规则调整时间,并采用粗糙集(roughsets,RS)理论逐步对每个调整时间段中可能影响小区土地使用决策的因素进行属性约简,获取动态的元胞自动机转换规则,消除冗余属性,克服了传统方法在获取小区土地使用决策受主观因素影响较大以及在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷。最后通过1个实例验证了该方法的有效性。 周湶 李健 孙才新 周永勇 伏进 代姚关键词:空间负荷预测 元胞自动机 粗糙集 基于蚁群算法的配电网空间负荷预测方法研究 被引量:17 2010年 在进行空间负荷预测的过程中,用地类型转换规则的获取对预测的结果产生着深远的影响。提出了一种改进的配电网空间负荷预测方法,采用用地仿真法模拟城市土地动态发展过程,预测规划区域各小区土地的未来使用类型。根据城市发展的实际情况,利用蚁群算法(AntColonyAlgorithm,ACA)的自适应性及其在分类规则挖掘方面的优势,自动获取小区用地类型的转换规则,克服了传统方法在规划年内一直采用静态的土地使用决策规则的缺陷。用实例说明了该方法的有效性。 周湶 邓景云 任海军 张昀 李健 孙才新关键词:空间负荷预测 蚁群算法 分类规则挖掘 配电网供电恢复的混沌免疫算法 被引量:17 2009年 为在配电网供电恢复的方案计算中提高获得最优解的概率并加快算法的收敛速度,分析混沌优化算法和免疫算法原理的基础上,提出了一种混沌免疫算法。该算法融合了混沌优化算法的全局搜索和人工免疫算法的局域搜索能力的特点,在优化过程中采用人工免疫算法代替混沌优化算法中的"细搜索",同时用混沌优化算法中的"粗搜索"来初始化免疫算法中的初始抗体。实例分析表明,该算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,避免了不成熟收敛,有效地提高了供电恢复的速度和精度。 雷绍兰 王士彬 胡晓倩 周泉 林明宇关键词:供电恢复 免疫算法 混沌优化 配电网 开关操作 数据挖掘在电力负荷坏数据智能辨识与修正中的应用 被引量:11 2013年 负荷历史数据由于各种原因含有一定的坏数据,在进行高精度的电力负荷预测或系统分析前必须对历史数据进行预处理。本文采用基于加权核函数的模糊C均值聚类的改进算法—WKFCM,以核诱导距离的简单两项和替代欧氏距离作为聚类目标公式的不相似性测度函数,减小了计算复杂度。对数据进行聚类之后,采用收敛速度快、模式分类能力强的超圆神经元网络数据辨识模型,并对识别出的坏数据进行修正,实例证明本文提出的数据处理模型具有较好的效果。 张昀 周湶 任海军 孙才新 伍科 马小敏关键词:模糊C均值聚类 不良数据检测与辨识 电力系统负荷预测 短期负荷多变量混沌时间序列正则化回归局域预测方法 被引量:5 2010年 为提高短期负荷预测的精度,提出了多变量混沌时间序列正则化回归局域预测方法。选取对负荷影响程度最大的实感温度因素,构建了多变量时间序列。首先采用互信息法和最小预测误差法确定出时间序列延迟和嵌入维数,并依据确定的重构参数进行短期负荷多变量时间序列的相空间重构,针对局域预测法中邻近点个数少而不能满足最小二乘估计条件的问题,提出了基于正则化回归的多变量时间序列混沌局部预测模型。通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明,该方法具有较强的自适应能力和较好的预测效果。 任海军 张晓星 孙才新 文俊浩关键词:多变量时间序列 相空间重构 短期负荷预测