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云模型和混沌粒子群算法的多目标无功优化: 2014年; 为了克服基本粒子群算法易陷入局部最优值和后期收敛速度慢的不足,提出一种基于云模型的自适应粒子群算法。该算法首先采用混沌优化策略对粒子群进行初始化,增加粒子取值的多样性;其次根据粒子的适应度值将种群中的粒子分成靠近最优值、较靠近最优值和远离最优值3个子群,并分别采取不同的惯性权重生成策略进行处理,其中较靠近最优粒子子群的惯性权重由正态云发生器动态自适应调整,摆脱算法陷入局部最优值束缚;最后在迭代后期通过正态云算子实现粒子的变异操作,使算法后期快速收敛到最优解。对标准IEEE30节点系统和IEEE118节点系统进行测试仿真,结果表明了文中算法解决多目标无功优化的有效性。; 赵文清王立玮董月; 关键词：粒子群优化模糊逻辑无功功率

基于多模型的变压器故障组合诊断研究被引量：36: 2013年; 变压器故障诊断是保证整个电力系统正常运行的重要部分,为此提出了一个基于支持向量机并与多种贝叶斯分类算法相结合的组合诊断模型。诊断过程中,首先通过相关统计分析,选择典型油中气体的12个相关属性值作为模型的输入参数,并对其进行数据预处理,生成一次样本。其次,按照变压器常见的13种故障类型,利用多个单一诊断方法如朴素贝叶斯模型、半朴素贝叶斯模型、增强的朴素贝叶斯模型和贝叶斯网络增强模型构成诊断模型群,对一次样本数据进行诊断。最后,把贝叶斯诊断模型群的诊断结果作为支持向量机的输入进行二次诊断,构成变权重的组合诊断。对基于支持向量机的组合诊断过程和参数计算进行了详细地探讨。通过与多种预测方法进行比较,基于支持向量机的变压器故障组合诊断模型的正确率明显优于单一诊断模型和其它的组合诊断模型。此外,通过2个实例证明了提出的组合诊断模型的有效性。因此,该模型可以用于实际工程。; 赵文清李庆良王德文; 关键词：变压器故障模型群贝叶斯分类支持向量机故障诊断

基于词共现图的中文微博新闻话题识别被引量：31: 2012年; 针对传统的话题检测算法主要适用于新闻网页和博客等长文本信息,而不能有效处理具有稀疏性的微博数据,给出一种基于词共现图的方法来识别微博中的新闻话题.该方法首先在微博数据预处理之后,综合相对词频和词频增加率2个因素抽取微博数据中的主题词.然后根据主题词间的共现度构建词共现图,把词共现图中每个不连通的簇集看成一个新闻话题,并使用每个簇集中包含信息量较大的几个主题词来表示微博新闻话题.最后在微博数据集上进行实验,实现了对微博中新闻话题的识别,验证了该方法的有效性.; 赵文清侯小可; 关键词：新闻话题

利用智能水滴算法优化神经网络的MPPT被引量：11: 2017年; 光伏系统最大功率点跟踪(MPPT)对于提高光伏发电效率有着重大意义。给出一种智能水滴(IWD)算法优化Elman神经网络的MPPT方法。利用IWD算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,提高Elman神经网络的训练效果。将IWD算法优化Elman神经网络的MPPT方法与传统预测方法进行对比,结果验证了所提方法的有效性。; 赵文清李瑶; 关键词：光伏系统 MPPT ELMAN神经网络

语义规则在微博热点话题情感分析中的应用被引量：12: 2014年; 近来,针对微博热点话题的情感分析研究得到了广泛关注,而基于监督的学习方法在分析文本时会忽视词语的上下文联系。根据中文微博的特点,提出了一种基于语义规则的方法对微博热点话题进行情感分析。该方法首先需要人工整理出程度副词表、否定词表和微博中默认表情符号的褒贬分类。然后在情感词语计算的基础上,考虑上下文中否定词和程度词对修饰情感词语的情感倾向和情感强度的影响,同时也设定规则计算表情符号对一条微博的情感倾向判断的作用。最后与基于情感词典的方法做实验对比,实验结果表明该方法在文本情感倾向性识别的准确率上有了一定提高。; 赵文清侯小可沙海虹; 关键词：情感分析语义规则情感词典

智能水滴算法与SQP相混合的电力环境经济调度被引量：3: 2018年; 电力环境经济调度对于降低发电过程中煤耗成本和污染气体排放有着重要意义。本文给出一种智能水滴算法(intelligent water drops,IWD)和序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)相混合求解电力环境经济调度问题的方法 (IWD-SQP)。针对SQP全局搜索弱的缺点,将智能水滴算法应用于求解连续优化问题,同时将每次迭代过程中水滴所产生的解作为序列二次规划初始解进行微调以得到更好的解。将提出的方法应用于一个10机组测试系统进行实验,与其他方法求解考虑阀点效应的电力环境经济调度问题相比,验证了IWD-SQP的可行性和有效性。; 赵文清覃智补; 关键词：序列二次规划经济调度阀点效应混合算法

基于贝叶斯网络的电抗器健康诊断被引量：6: 2013年; 针对电抗器的特高压绝缘、局部过热、振动和噪声这3个问题,采用5级健康状态诊断法,并充分考虑电抗器预防性试验数据及其变化量。首先建立评估电抗器健康状态的分层模型,通过该模型评估电抗器的历史、当前状态,然后通过无偏GM(1,1)模型预测电抗器的未来状态,并确定分层模型中电抗器各个参数的阈值和分值,最终建立基于贝叶斯网络的电抗器健康诊断模型。实例验证了所提模型的正确性和可行性。; 赵文清王强牛东晓; 关键词：电抗器贝叶斯网络

基于Kernel K-means的负荷曲线聚类被引量：30: 2016年; 电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础,对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性,通过点积的方式构造核矩阵,再将数据映射到高维空间中进行聚类,进而加大数据的可分性。同时,针对核矩阵的规模大、计算复杂的问题,提出使用核主成分与缩减矩阵规模对该方法进行优化。实验过程中采用美国能源部开发能源信息网站提供的负荷数据进行聚类,并以Davies-Bouldin聚类有效性指标评估效果。结果表明该方法具有较好的划分能力,可以提高负荷曲线聚类的准确性。; 赵文清龚亚强; 关键词：聚类算法核矩阵核主成分分析

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