程其云
- 作品数：14 被引量：310H指数：10
- 供职机构：重庆大学电气工程学院高电压与电工新技术教育部重点实验室更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 关联选优及变权组合相结合的中长期电力负荷预测方法研究
- 中长期负荷预测具有时间跨度长、影响因素复杂、不确定性较大等特点,目前在实际工作中大多是采用组合预测的方法,但如何选择预测模型及各个预测模型的权重是一个尚未解决的难题,也是影响预测精度的关键点.本文采用对预测模型用关联函数...
- 程其云刘雪莲
- 关键词：电力负荷负荷预测
- 文献传递
- 基于数据挖掘的电力负荷脏数据动态智能清洗被引量：51
- 2005年
- 来源于SCADA系统的负荷历史数据由于各种原因含有一定的脏数据,在进行高精度的电 力负荷预测或系统分析前必须仔细而合理地对历史数据进行清洗。文中基于数据挖掘理论提出一 种动态的智能清洗模型,先根据模糊软聚类思想对Kohonen神经网络进行了改进,改进后的 Kohonen神经网络能实现模糊软聚类的并行计算,提出的动态算法能根据样本集的更新而自动确 定新的聚类中心(即特征曲线),最后与径向基函数(RBF)网络一起构成脏数据的智能清洗模型。 模型的快速性和动态性特点使其宜于进行负荷数据的实时处理,对重庆江北负荷数据的实例分析 说明了该模型的高效性。
- 张晓星程其云周湶孙才新
- 关键词：数据挖掘神经网络脏数据
- 激励函数可调的混沌神经网络短路负荷预测被引量：9
- 2005年
- 为提高BP神经网络的收敛速度并避免陷入局部极小,提出了一种多参数可调激活函数的人工神经网络,推导出相应的BP学习算法并将改进的BP算法和混沌优化算法相结合,使混合算法的学习向全局最优方向进行以不至于陷入局部极小。在非线性函数仿真和短期负荷预测的研究中,该算法和传统BP算法的对比试验显示,改进算法的收敛速度更快、预测精度更高。
- 张晓星程其云周湶刘凡孙才新
- 关键词：神经网络激励函数短期负荷预测混沌
- 采用动态规划技术实现配电网恢复供电被引量：10
- 2006年
- 配电网故障区域恢复供电的最佳路径实际上是故障情况下的配电网络重构.其目标主要是为了既快速恢复非故障区域供电,同时又满足线路负载容量的要求、线损最小、操作次数最少、恢复后各馈线负荷平衡、可靠性最高等条件.目前在配网自动化领域中讨论得比较多的都在如何实现快速隔离故障、快速恢复非故障区域供电的技术手段上,而对恢复路径的最优化选择的研究则鲜有所见.配电网络非故障区域恢复供电问题是近年来配电领域研究的新课题.综合采用动态规划技术及非线性多目标技术进行配电网非故障区域恢复供电的最佳路径选择,实例证明该方法简单、快速、实用、有效.
- 邓群孙才新周湶张晓星程其云
- 关键词：配电网恢复供电动态规划
- 属性约简在空间电力负荷预测中的应用被引量：11
- 2004年
- 空间电力负荷预测是一个将总量负荷预测分配到供电小区的过程,涉及空间信息量多,影响其未来小区使用的因素也多,这就需要大量的存储空间和较长的运算时间。粗糙集是一种新型的数据分析方法,属性约简是其主要算法,它不需提供问题所需处理的数据集合之外的任何辅助信息。因此采用粗糙集(Rough Set)区分矩阵法对空间电力负荷预测中可能影响小区用地决策的相关属性进行约简,去除冗余属性,得出决定小区用地类型的决策规则,取得了较好的效果,提高了整个负荷预测效率。
- 雷绍兰孙才新周林周湶程其云
- 关键词：粗糙集属性约简空间电力负荷预测电力系统
- 基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法被引量：88
- 2005年
- 针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用ANFIS系统对RBF神经网络的负荷预测结果进行修正,以使固定电价时代的预测方法在电价敏感环境下也能达到较好的预测精度,克服了神经网络在电力市场下进行负荷预测时存在的不足。某电网实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果。
- 雷绍兰孙才新周湶张晓星程其云
- 关键词：短期负荷预测实时电价径向基神经网络自适应神经模糊系统
- 以神经网络与模糊逻辑互补的电力系统短期负荷预测模型及方法被引量：30
- 2004年
- 根据电力系统短期负荷预测的特点,采用神经网络与模糊逻辑互补的方法建立了负荷预测模型。通过粗糙集理论中的信息熵概念对神经网络的输入参数进行了筛选,以与待预测量相关性大的参数作为输入,不仅减少了神经网络的工作量,缩短了计算时间,而且提高了预测的准确性;在神经网络中,通过引进动量系数和遗忘系数优化网络,提高了ANN的收敛速度;在模糊逻辑中,充分利用了人们对负荷变化取得的主观经验,引进不平均隶属函数,来反映负荷对温度的敏感性。
- 程其云孙才新张晓星周湶杜鹏
- 关键词：短期负荷预测信息熵神经网络模糊逻辑
- 贵阳市南部地区中长期负荷预测方法分析
- 电力负荷预测是城市电网规划的基础工作,负荷预测水平的高低直接影响着电网规划的质量.提高负荷预测水平,有利于制定合理的电网规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益.本文对电力负荷预测方法和城市经济发展阶段的关系作了一个...
- 刘雪莲程其云
- 关键词：负荷预测电网规划电力负荷
- 文献传递
- 粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法
- 电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(:Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而...
- 程其云孙才新周湶雷绍兰张晓星
- 关键词：电力负荷预测粗糙集信息熵自适应神经网络ANFIS
- 文献传递
- 粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法被引量：30
- 2004年
- 电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所在。作者通过粗糙集理论中的信息熵概念对解决这一问题进行了尝试,选取与待预测量相关性大的参数作为输入。所构造ANFIS系统是基于数据进行建模并进行参数辨识的,这样有效地避免了模糊推理系统(Fuzzy Inference System,FIS)中人为主观因素对预测的负面影响,客观地反映了相关变量与负荷值之间的复杂关系。用该方法与常用BP神经网络及常用FIS分别对重庆市某区进行了一周的日负荷预测,通过对实例的对比分析表明了该方法具有较好的收敛性和预测精度。
- 程其云孙才新周湶雷绍兰张晓星
- 关键词：电力系统短期负荷预测粗糙集信息熵
