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黄静

作品数：6 被引量：17H指数：3
供职机构：四川大学电气信息学院更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇电气工程

主题

  • 3篇电能
  • 3篇电能质量
  • 1篇电力
  • 1篇电网
  • 1篇预测法
  • 1篇云模型
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇智能电网
  • 1篇中长期负荷
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇实测数据
  • 1篇配电
  • 1篇配电系统
  • 1篇配电系统规划
  • 1篇组合预测
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇熵权

机构

  • 6篇四川大学
  • 2篇智能电网四川...
  • 1篇国网四川省电...

作者

  • 6篇黄静
  • 3篇杨洪耕
  • 3篇谢康
  • 2篇刘旭娜
  • 2篇张逸
  • 1篇汪颖
  • 1篇肖先勇

传媒

  • 2篇电工电能新技...
  • 2篇四川电力技术
  • 1篇上海电力
  • 1篇电力系统保护...

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2013
  • 2篇2012
  • 2篇2011
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
基于云模型的谐波负荷状态监测方法
2020年
提出了一种基于云模型的谐波负荷状态监测方法。以谐波电流历史正常监测数据建立一年的总体样本;根据总体样本的统计规律计算正态云的3个数字特征一期望、熵和超熵;将其转换到标准正态云下计算95%概率值和最大值两个评估指标的偏高和异常隶属度;最后计算未来的谐波电流每天95%概率值和最大值在标准正态云下的隶属度,并与模型所确定的隶属度进行比较,从而对谐波运行状态做出评判。介绍了应用于四川省电能质量全景数据平台的监测结果。
谢康杨洪耕黄静谢艳
关键词：电能质量云模型
短期负荷局部线性嵌入流形学习预测法被引量：3
2012年
考虑短期日负荷预测各时刻点之间的整体性和相关性,提出一种从整体上刻画和预测短期日负荷的新方法。将日24点负荷数据值看作一个24维数据集,从多维角度挖掘负荷复杂的变化规律,建立高维预测模型。利用流形学习理论对建立的高维模型进行有效降维,从而提取高维空间数据的固有属性和整体几何规律,揭示其蕴含的有效信息。采用局部线性嵌入法(locally linear embedding,LLE)对24维负荷数据进行非线性降维,在低维空间内进行负荷预测,再用LLE重构得到24个时刻的预测值。仿真结果表明本文提出方法相比于传统一维分量预测法精度更高、速度更快。
黄静肖先勇刘旭娜
关键词：负荷预测流形学习局部线性嵌入非线性降维最小二乘支持向量机
用户友好配电系统规划方法的研究
2011年
在现代智能电网框架下,对用户友好配电网概念及其规划方法展开研究。针对配电系统拓扑结构改变时系统中扰动不确定性的问题,重点研究了不同规划方案下不同用户因设备故障引起的间接损失的评估方法,并将该损失计入用户损失中,以此为基础进行系统规划。实际中用户可能经受的间接损失与系统扰动和用户设备电压耐受能力的兼容性有关,分别用最大熵方法和模糊法评估系统扰动和用户设备对扰动耐受能力的不确定性。对RBT Bus2配电系统的仿真结果证明,考虑用户间接损失后规划的配电系统能保证综合成本最低。
刘旭娜汪颖黄静
关键词：智能电网不确定性
基于本体的电能质量监测信息智能检索模型被引量：5
2013年
针对目前国内外电能质量监测系统普遍采用基于目录查询的传统检索方式,难以满足用户快速、高效、个性化的从海量监测数据中检索有用信息来从不同侧面评估电能质量,检索结果也难以反映电能质量各指标间相互影响的问题,提出了一种基于本体的电能质量监测信息智能检索模型的设计思路;探讨了该智能检索模型的本体关系及构建方法、体系结构和检索流程,并以模糊综合评估方法为例,说明了本智能检索模型的实现过程与关键步骤。该文所提出的智能检索模型设计思路对实际电能质量监测信息智能检索系统的实现具有一定的指导意义和工程实用价值。
谢康杨洪耕黄静张逸
关键词：电能质量本体
基于广义回归神经网络的谐波源建模被引量：7
2012年
提出了一种基于广义回归神经网络采用实测数据的谐波源建模方法。引入电压运行度和功率负荷度概念,通过广义回归神经网络将它们与各次谐波电流幅值之间的非线性映射关系建立谐波源模型。在该模型中,对网络平滑系数进行了优化设计,将最小检测误差对应的平滑系数用于网络训练;对谐波源在不同运行条件下的负荷度-电流特性进行了研究,根据电压运行度和功率负荷度估计各次谐波电流幅值。以某中频炉实测数据为例,结果表明该模型计算值与实测值的误差很小,具有人为确定参数少、训练时间短、精度高等优点,是一种有效的谐波源建模方法。
谢康杨洪耕张逸黄静
关键词：电能质量广义回归神经网络实测数据
电力中长期负荷模糊优选组合预测方法的研究被引量：2
2011年
传统中长期电力负荷组合预测方法在确定权系数时,由于没能充分考虑各单一预测模型拟合值与历史实际值之间的多种误差信息,而使预测结果不够理想。为此,选取多种误差作为评价单一模型优劣的指标,引入多目标系统模糊优选理论,结合熵权法客观分配各种误差指标的权重,在全面考虑多种误差信息的情况下,通过求取各单一模型预测精度对"优"的隶属度,确定组合预测模型的权系数。算例分析表明,该组合预测模型能够有效地提高预测精度。
何焱黄静
关键词：中长期负荷组合预测熵权法
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