山东省教育厅科技计划项目(J07WJ10)
- 作品数：7 被引量：61H指数：5
- 相关作者：张智晟孙雅明王坤董存吴新振更多>>
- 相关机构：青岛大学天津大学国家电力调度通信中心更多>>
- 发文基金：山东省教育厅科技计划项目更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 类电磁机制算法在水电站厂内经济运行中的应用研究被引量：4
- 2011年
- 水电站厂内经济运行是电力系统的重要研究课题,能有效增加水电站的经济效益。本文将类电磁机制算法用于水电站厂内经济运行研究中。该算法模拟电磁场中带电粒子间的吸引与排斥机制,将搜索解类比为带电粒子,然后按一定的准则通过局部搜索、计算合力和移动粒子等环节使搜索粒子朝最优解移动。该算法具有全局优化能力强,编程实现简单,收敛性好等优点。与水电站厂内经济运行研究的多种已有方法进行仿真对比,结果证实该算法可有效解决水电站厂内经济运行问题,可将该算法推广应用到电力系统的其它问题研究中。
- 张智晟龚文杰段晓燕毕国威
- 关键词：电力系统水电站经济运行
- 电力系统经济负荷分配的改进粒子群算法被引量：7
- 2009年
- 为解决电力系统中的经济负荷分配问题,将改进粒子群算法用于其中。该算法是以基本粒子群算法为基础,利用优化惯性权重策略以及改进最优最差粒子策略,使改进粒子群算法具有高效率全局搜索能力。对三个算例进行仿真测试,证实该算法可有效地解决经济负荷分配问题;性能对比显示,该算法求得的解优于基本粒子群算法及其它优化算法所求得的解。
- 王坤王蔚张智晟林涛陈军港
- 关键词：电力系统经济负荷分配改进粒子群算法阀点效应
- 电力系统经济负荷分配的量子粒子群算法被引量：12
- 2008年
- 本文首次将量子粒子群算法用于电力系统经济负荷分配中。该算法是以粒子群中粒子的收敛特性为基础,依据量子物理理论提出的,改变了传统粒子群算法的搜索策略,可使粒子在整个可行解空间中搜索寻求全局最优解。同时该算法的进化方程中不需要速度向量,而且进化方程的形式更简单,参数较少且容易控制。对两个算例进行仿真测试,证实该算法可有效解决经济负荷分配问题;性能对比显示,该算法求得的解优于已有的改进粒子群算法及其它优化算法所求得的解。本文为量子粒子群算法用于经济负荷分配的实用化研究奠定了必要的理论基础。
- 张智晟林涛王坤孙雅明
- 关键词：电力系统经济负荷分配量子粒子群算法阀点效应
- 混沌理论和支持向量机结合的负荷预测模型被引量：11
- 2008年
- 根据电力负荷序列的混沌特性,提出混沌理论和蚁群优化支持向量机结合的电力系统短期负荷预测新方法,以相空间重构理论确定支持向量机的输入量个数;训练样本集由对应预测相点的最近邻相点集构成,且是按预测相点步进动态相轨迹生成;采用蚁群优化算法对支持向量机敏感参数进行优化,从而可增强预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高负荷预测的精度和提高预测稳定性。对某地区负荷系统日、周预测仿真测试,证明其可获得稳定的较高预测精度。
- 张智晟马龙孙雅明
- 关键词：短期负荷预测优化支持向量机蚁群优化算法
- 基于量子蚁群优化算法的梯级水电系统经济调度被引量：10
- 2010年
- 将量子计算理论引入到蚁群优化算法中,形成量子蚁群优化算法(QACOA),用于梯级水电系统经济调度研究中,以系统在调度期内实发电能和储蓄电能最大为准则构造优化目标函数。QACOA融入了量子计算理论的叠加态和概率表达特性,以量子态为基本信息单元,将量子比特的概率幅用于蚂蚁位置的编码,利用量子旋转门实现蚁群位置的更新,达到了比常规蚁群优化算法更好的优化效果。运用QACOA对梯级水电系统经济调度进行仿真,结果表明QACOA使调度期内实发电能和储蓄电能得到了明显提高。
- 张智晟樊秀娟林涛
- 关键词：经济调度量子计算蚁群优化算法
- 基于量子粒子群优化算法的水电系统经济运行被引量：14
- 2009年
- 首次将量子粒子群优化算法用于水电系统经济运行研究中。该算法是量子理论与粒子群算法的融合,在粒子编码过程中引入了量子的态矢量表达,并将量子比特的概率幅表示应用于粒子的编码,使得粒子可以表达为多个态的叠加;在粒子更新操作过程中,利用量子逻辑门实现了粒子的演化,具有比常规粒子群算法更好的目标优化性能。仿真结果证实该算法可有效解决水电机组经济运行问题。性能对比显示,该算法求得的解优于常规粒子群算法及其它优化算法所求得的解。
- 张智晟董存吴新振
- 关键词：水电系统经济运行量子粒子群优化算法
- 优化动态递归小波神经网络短期负荷预测模型被引量：4
- 2009年
- 提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型。与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形成多层次的网络递归。采用分布估计算法和遗传算法相融合对DRWNN进行优化,融合实质是在解空间"宏观"和"微观"两个层面进行寻优,可克服DRWNN陷入局部最小,提高DRWNN的泛化能力。对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,验证了模型能有效提高预测精度。
- 张智晟段晓燕李伟婕龚文杰孙雅明
- 关键词：短期负荷预测分布估计算法遗传算法
