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李小龙

作品数:3 被引量:18H指数:3
供职机构:西安理工大学水利水电学院更多>>
发文基金:山西省水利厅科技计划基金国家火炬计划陕西省自然科学基金更多>>
相关领域:电气工程经济管理更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电气工程
  • 1篇经济管理

主题

  • 2篇电力
  • 1篇电力负荷
  • 1篇电力负荷预测
  • 1篇电力市场
  • 1篇蚁群
  • 1篇中长期电力负...
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇水电
  • 1篇水电厂
  • 1篇水文
  • 1篇水文学
  • 1篇群算法
  • 1篇自我
  • 1篇自我调节
  • 1篇组合预测
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇负荷预测
  • 1篇改进粒子群

机构

  • 3篇西安理工大学
  • 1篇山西水利职业...
  • 1篇武警工程学院

作者

  • 3篇师彪
  • 3篇李小龙
  • 2篇牛艳利
  • 2篇王煜
  • 1篇冯民权
  • 1篇白继中
  • 1篇周利坤

传媒

  • 1篇武汉大学学报...
  • 1篇西安理工大学...
  • 1篇水力发电学报

年份

  • 3篇2011
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于动态成本理论的水电厂发电成本分析被引量:3
2011年
应用成本分摊理论将固定成本按水电厂出力分摊,结合变动成本求出动态成本。以汉江流域某新建水电厂为例的研究分析表明,水电厂的边际成本和会计成本不随系统负荷的变化而变化,是迟滞的。动态成本随着系统负荷的增加而增加,其在反映市场供需关系对电价的影响方面优于会计成本和边际成本。本研究对指导电力市场环境下水电厂的优化运行和竞价上网具有重要意义。
牛艳利李郁侠师彪李小龙王煜
关键词:电力市场水电厂
改进粒子群算法在中长期电力负荷组合预测模型中的应用被引量:7
2011年
为提高电力负荷预测的精度,提出了基于改进粒子群算法的电力负荷组合预测模型求解方法.该方法以回归分析、比例系数、灰色模型为基础建立负荷组合预测模型,利用改进粒子群算法优化组合预测模型的权值,并与单个预测模型进行比较.预测结果表明,基于改进粒子群算法的电力负荷组合预测模型运算速度快,预测精度高,相对误差小.
李小龙李郁侠师彪牛艳利王煜
关键词:改进粒子群算法电力负荷预测组合预测
自我调节蚁群-RBF神经网络模型在短期径流预测中的应用被引量:8
2011年
为提高短期径流预测精度,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑气象、天气、季节、降雨等影响因素,对上马水库进行径流预测。仿真表明,该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了短期径流预测的精度,预测相对误差小于3%。可有效用于短期径流预测。
白继中师彪冯民权周利坤李小龙
关键词:水文学RBF神经网络
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