史佳琪
- 作品数：7 被引量：287H指数：5
- 供职机构：华北电力大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金中央高校基金更多>>
- 相关领域：电气工程经济管理动力工程及工程热物理环境科学与工程更多>>
- 基于深度结构多任务学习的园区型综合能源系统多元负荷预测被引量：81
- 2018年
- 为进一步减轻环境压力,提高能源利用效率,综合能源系统已经成为了能源转型过程中一种重要的能源利用方式,电、热、气系统之间的联系更加的紧密。精确的能源需求预测将成为综合能源系统经济调度和优化运行中重要的一环。提出了基于深度结构多任务学习的短期电、热、气负荷联合预测方法。首先介绍了底层深度置信网络和顶层多任务回归的深度模型结构,其中深度置信网络作为无监督学习方法提取了抽象高级特征,多任务回归层作为有监督学习方法输出预测结果;其次建立含离线训练和在线预测的多元负荷预测系统,分析天气信息、历史信息、日历信息及经济数据的输入属性,提出验证模型预测精度的指标;最后,采用某综合能源系统的实际数据对算法的有效性进行了验证,结果显示深度学习和多任务学习在能源需求预测方面有较好的应用效果。
- 史佳琪谭涛郭经刘阳张建华
- 关键词：多任务学习
- 基于多模型融合Stacking集成学习方式的负荷预测方法被引量：145
- 2019年
- 人工智能及机器学习技术的快速发展,为负荷预测问题提供了崭新的解决思路。该文结合人工智能的前沿理论研究,提出一种基于多模型融合 Stacking 集成学习方式的负荷预测方法。考虑不同算法的数据观测与训练原理差异,充分发挥各个模型优势,构建多个机器学习算法嵌入的 Stacking集成学习的负荷预测模型,模型的基学习器包含 XGBoost树集成算法和长短记忆网络算法。算例使用 ENTSO 中瑞士负荷数据对算法有效性进行了验证。预测结果表明,XGBoost、梯度决策树、随机森林模型能够通过自身模型的增益情况对输入数据的特征贡献度进行量化分析;Stacking中各个基学习器的学习能力越强,关联程度越低,模型预测效果越好;与传统单模型预测相比,基于多模型融合的Stacking 集成学习方式的负荷预测方法有着较高的预测精度。
- 史佳琪张建华
- 关键词：人工智能负荷预测
- 基于两阶段优化的主动配电网有功无功协调调度方法被引量：10
- 2019年
- 分布式可再生能源出力的不确定性和主动配电网的有功、无功相互耦合,都会影响主动配电网的安全经济运行。文章提出了两阶段随机优化的主动配电网有功、无功协调调度方法,在考虑电力市场电价及保证配电网安全运行的前提下,最小化配电网主体的运行费用,采用二阶锥松弛和线性化技术将主动配电网的有功、无功优化转化为混合整数二阶锥凸优化,以快速求解。最后,以IEEE 33节点辐射型配电网为例,验证了所提模型能够有效处理风光随机性,通过有功无功的协调优化保证配电网的安全稳定运行。
- 杭晨辉黄哲孟凡成史佳琪
- 关键词：分布式电源
- 区域综合能源系统供需预测及优化运行技术研究
- 21世纪以来，随着科技和经济的快速发展，能源工业已发生了翻天覆地的变化。化石能源的逐渐枯竭，可再生能源的蓬勃发展，环境污染问题的日益凸显，提高对多种类型能源的综合利用效率、降低污染物的排放已成为我国构建清洁、低碳、安全、...
- 史佳琪
- 关键词：经济调度优化运行
- 关于并网型和独立型微电网国内标准体系和关键内容的思考被引量：3
- 2017年
- 针对如今国内还没有统一完善的微电网标准的现状,基于微电网IEC国际标准IEC/TS62898,分析和比较了现有的分布式发电并网标准,归纳了微电网国家标准应包含的基本内容。从微电网的规划设计、控制运行、保护三个方面阐述了标准的体系,指出微电网和公用电网的区别以及并网型微电网和独立型微电网的主要特点,提出了在储能规划、运行模式、控制要求、保护配置等一些关键内容上两类微电网应分别遵循的规定。
- 谭涛史佳琪胡浩张建华
- 关键词：分布式发电微电网规划设计运行控制
- 基于CVaR理论的综合能源系统经济优化调度被引量：39
- 2017年
- 为解决综合能源系统(IES)中供需双侧不确定因素对运行调度带来的风险问题,将CVaR理论引入IES运行调度问题,提出一种计及风、光出力和电、热负荷不确定性的IES经济调度模型。该模型以IES运行风险费用最小为目标函数,综合考虑电力网络、天然气管网、热力管网以及机组出力等多种约束条件。运用双层优化的思想将上述模型进行转化,采用快速粒子群优化算法和内点法进行求解。通过算例分析置信水平、多能流约束和单位功率调整费用对运行费用的影响,验证了CVaR理论在IES经济调度中的有效性。
- 胡浩王英瑞曾博张建华史佳琪
- 关键词：不确定性双层优化经济调度
