顾曦华
- 作品数：6 被引量：18H指数：2
- 供职机构：华北电力大学工商管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：电气工程经济管理更多>>
- 基于GANO算法的电力系统中长期负荷预测研究被引量：1
- 2007年
- 进行负荷预测时,由于中长期负荷历史数据较少而制约因素较多,因此预测难度较大。在分析了灰色预测和神经网络预测优缺点的基础上,提出了多因素灰色神经网络组合预测模型(GANO)。该模型首先采用灰色GM(1,n)模型处理多因素的影响,进而利用BP神经网络训练电力历史负荷数据,最后利用统计方差的倒数建立较为理想的优化组合预测模型。该优化模型结合了各模型优点且综合考虑了电力负荷的多种制约因素。经算例验证,优于单一历史负荷预测模型,有效地提高了中长期负荷预测精度。
- 顾曦华邢棉牛东晓程利敏
- 关键词：电力负荷预测人工神经网络
- 遗传粒子群混合算法在配电网络重构多目标优化中的应用被引量：1
- 2007年
- 针对配电网络重构多为单一性能最优重构的问题,文章提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的选择、交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度地提高配电系统安全性和经济性。算例表明该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势。
- 牛东晓顾曦华
- 关键词：多目标优化混合算法配电网络粒子群算法
- 一种混合智能算法在电网优化中的应用被引量：2
- 2007年
- 针对配电网络重构多为单一性能最优重构,提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度提高配电系统安全性和经济性。算例表明,该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势。
- 顾曦华牛东晓
- 关键词：多目标优化混合算法电力测试系统
- 多因素影响的灰色神经网络组合电力负荷预测被引量：11
- 2006年
- 一般的电力负荷预测都是只针对电力历史负荷值做预测,而实际电力负荷是受到各种因素制约的复杂非线性系统。首先提出多因素影响的灰色神经网络组合预测模型,研究同时考虑了在各可定量分析因素影响下的负荷增长和波动二重趋势性问题。通过电力负荷预测应用的实例,对某地区电力负荷值,GDP值和各产业值进行分析,建立对应的优化组合预测模型,并与其它算法进行比较,计算结果表明,所提出的方法综合考虑了电力负荷的多种特性,能有效地提高负荷预测精度。
- 顾曦华邢棉牛东晓
- 关键词：电力负荷预测人工神经网络
- 济南供电公司电力大客户欠费风险预警研究
- 供电企业面临电力客户失信带来的欠费风险。为了规避客户欠费风险，要求建立客户欠费风险预警体系，综合评价客户欠费风险。研究给出了用电大客户欠费风险预警指标体系，在主成分分析法全面提取指标信息的基础上，根据各指标的贡献度确定各...
- 顾曦华
- 关键词：电力大客户风险预警
- 文献传递
- 基于SVM修正模糊多属性决策法的用电客户信用评价被引量：2
- 2007年
- 针对电力客户信用评价缺乏准确的科学指标体系和评价中主观因素和经验因素难以量化、标准化的问题,提出了支持向量机(SVM)修正的模糊期望值决策法。建立了电力客户信用评价指标体系,并以三角模糊数的形式给出指标值和评价者的主观经验值,利用模糊期望值决策法得到信用期望值,最后通过SVM基于结构风险最小化原则修正该期望值。实例分析表明,SVM修正后的电力客户信用等级与供电企业原先为其设定的信用等级基本符合,更可靠地贴近实际。
- 牛东晓顾曦华
- 关键词：信用评价三角模糊数支持向量机
