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佟宇

作品数：7 被引量：27H指数：3
供职机构：东北石油大学电气信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术机械工程电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程
  • 1篇电气工程

主题

  • 3篇电力
  • 3篇电力负荷
  • 3篇电力负荷预测
  • 3篇短期电力负荷
  • 3篇短期电力负荷...
  • 3篇分形
  • 3篇负荷预测
  • 3篇EMD
  • 2篇子群
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群优化
  • 2篇量子粒子群
  • 2篇量子粒子群优...
  • 2篇经验模态分解
  • 1篇形态滤波
  • 1篇优化算法
  • 1篇云模型
  • 1篇振动与波
  • 1篇正态云
  • 1篇正态云模型

机构

  • 7篇东北石油大学
  • 2篇辽宁大学
  • 1篇中国航天科技...
  • 1篇中海油能源发...

作者

  • 7篇佟宇
  • 5篇关学忠
  • 2篇李欣
  • 2篇孙立刚
  • 2篇高哲
  • 2篇白云龙

传媒

  • 3篇电子设计工程
  • 2篇计算机与数字...
  • 1篇噪声与振动控...

年份

  • 3篇2016
  • 2篇2015
  • 2篇2014
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
基于形态滤波和EMD-AR谱的轴承故障特征提取被引量：2
2015年
将AR谱估计与EMD方法结合,应用组合形态滤波对故障信号进行降噪预处理,对预处理后的信号进行EMD分解,之后对各阶IMF做AR谱估计并集总平均,从而提取振动信号的故障特征频率。文中所述算法能够避免HHT方法中Hilbert变换所产生的难以解释的负频率,较准确地提取出滚动轴承振动信号的故障特征频率,从而为滚动轴承振动信号的检测与故障诊断研究提供参考意见。
刘继承聂品磊佟宇
关键词：振动与波形态滤波滚动轴承EMDIMF
基于EMD-分形理论的短期电力负荷预测被引量：10
2016年
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分。为了使电力系统安全经济平稳的运行,由此特别需要精确的电力负荷预测方法。为了实现更好负荷预测方法,文中将经验模态分解(EMD)与新兴的电力负荷预测模型分形理论相结合,提出了EMD-分形负荷预测模型。为了证明此方法的有效性,文中将这种新的预测模型跟分形预测模型和BP神经网络预测模型相比较。最终通过仿真算例说明了本文提出的这种新型预测方法精度更高,几乎所有的误差都在2%以下,预测结果更好,可以很好的应用在电力系统负荷预测中。
关学忠佟宇高哲聂品磊皇甫旭
关键词：负荷预测经验模态分解
基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法被引量：10
2016年
为提高量子粒子群算法的寻优能力,文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数,每次迭代后生成的新粒子,以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。
关学忠皇甫旭李欣佟宇聂品磊
关键词：云模型量子粒子群粒子群
基于量子粒子群神经网络的太阳黑子数预测
2014年
为了提高太阳黑子数的预测精度，论文提出了一种基于量子粒子群神经网络预测太阳黑子数的模型（QPSO-BP 网络）。首先基于前18个太阳周（1755～1953）的年均值，利用量子粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阀值，完成网络训练训；然后对第19太阳周（1954～2013）年均值进行预测，检验模型的预测能力。与普通 BP 神经网络预测的对比结果表明，该模型在逼近能力和预测精度两方面均有明显提高，从而表明基于量子粒子群优化的训练方法对于提高神经网络预测能力具有一定潜力。
关学忠皇甫旭李欣佟宇孙立刚
关键词：量子粒子群优化神经网络时间序列预测
基于分形理论的短期电力负荷预测被引量：2
2014年
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。具有精确的预测方法可以保证能源的节约,避免资源的浪费。同时也可以缓解电能短缺所造成的重大影响。论文为了实现更好的电力负荷预测方法,研究了分形理论在电力负荷上的应用。将分形拼贴定理和分形插值法应用到电力负荷预测之中。提出了分形理论电力负荷预测模型,得到了分形插值预测模型。为了证明分形插值法的有效性,论文将分形预测模型与传统的BP神经网络电力负荷预测模型相比较。最后通过仿真算例说明了论文提出的分形插值预测模型预测精度更高,预测相对误差较小。并且分形理论可以很好地应用在电力系统负荷预测中,预测效果要好于BP神经网络预测模型。
关学忠佟宇高哲皇甫旭聂品磊白云龙
关键词：负荷预测分形插值
基于分数阶微积分的自抗扰控制被引量：3
2016年
随着分数阶理论研究的不断发展,分数阶控制器方法不仅可以改善系统动态响应特性,而且可以获得优越于传统PID控制器方法。分数阶微积分控制器增加了积分阶次和微分阶次,提高了设计控制器的灵活度。本文在分数阶理论基础上引入了自抗扰控制器,设计出新型的分数阶自抗扰控制器,充分结合分数阶控制器高精度控制和自抗扰控制器抗干扰能力强等优势。通过仿真分析的得出分数阶自抗扰控制器的控制效果优越于其单独的控制效果。
关学忠白云龙孙立刚佟宇
关键词：分数阶自抗扰控制器参数整定鲁棒性
基于EMD-分形理论的短期电力负荷预测
电力负荷预测是电力系统规划的一个重要组成部分,并且也是电力系统规划的基础,它保证着电力系统的经济运行。对电力负荷预测的研究已经有很多年的历史了,到目前为止,有很多传统的预测方法和很多新兴的预测方法。虽然这些预测方法存在很...
佟宇
关键词：负荷预测经验模态分解
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