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王国军

作品数:2 被引量:16H指数:2
供职机构:国网甘肃省电力公司兰州供电公司更多>>
发文基金:福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划教育部科学技术研究重点项目福建省科技创新平台建设项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理电气工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理
  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇学习机
  • 1篇用电行为
  • 1篇用户
  • 1篇配网
  • 1篇抢修
  • 1篇精益
  • 1篇精益化
  • 1篇精益化管理
  • 1篇极限学习机
  • 1篇M算法
  • 1篇EL

机构

  • 2篇国网甘肃省电...
  • 2篇国网甘肃省电...
  • 1篇福州大学

作者

  • 2篇楼俏
  • 2篇胡殿刚
  • 2篇李韶瑜
  • 2篇王琼
  • 2篇王国军
  • 1篇李国辉

传媒

  • 2篇计算机系统应...

年份

  • 2篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于随机森林算法的配网抢修故障量预测方法被引量:7
2016年
配网抢修是电力系统运行环节中十分重要的一环,精益化的配网抢修管理不仅能提高电力系统的供电服务质量,也能减少电力公司的经济损失.本文提出一种新的配网抢修故障数量预测的方法.首先,基于历史数据,以气温、风力、前一天的故障量、最大最小负荷等作为因变量,对数据做了特征映射等预处理.然后,应用随机森林算法建立配网抢修故障量预测模型,并预测不同区域、不同电网故障及非电网故障、不同电压维度下未来一天故障量.在真实电力数据上进行了对比验证,实验结果表明提出的方法具有较好的预测效率和准确性.
程淼海楼俏王琼王国军胡殿刚李韶瑜
关键词:电力系统精益化管理
ELM算法在用户用电行为分析中的应用被引量:9
2016年
对于非法用电行为的检测,电力企业通常采用传统的人工检查方式,而这种方式的准确率和效率往往都比较低.提出一种将极限学习机(ELM)应用于预测存在非法用电行为用户的方法.首先,在收集到的用户历史用电数据,对原始数据进行预处理.然后,应用ELM算法建立异常用电行为的神经网络模型.最后,在真实用电数据上进行实证分析,通过与随机森林算法建立的预测模型及预测结果的对比,证明提出的方法具有较高的准确率和较好的性能.
胡殿刚李韶瑜楼俏王琼程淼海王国军李国辉
关键词:极限学习机
共1页<1>
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