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刘庆永

作品数:5 被引量:32H指数:2
供职机构:东北电力大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:电气工程更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇专利

领域

  • 4篇电气工程

主题

  • 3篇时空信息
  • 2篇最大负荷
  • 2篇空间负荷预测
  • 2篇空间信息
  • 2篇馈线
  • 2篇环境属性
  • 2篇负荷预测
  • 2篇粗糙集
  • 2篇粗糙集理论
  • 2篇大负荷
  • 1篇地理信息
  • 1篇地理信息系统
  • 1篇地理信息系统...
  • 1篇电力
  • 1篇电力负荷
  • 1篇电力负荷特性
  • 1篇信息系统
  • 1篇影响因素
  • 1篇元胞
  • 1篇神经网

机构

  • 5篇东北电力大学
  • 1篇国网吉林省电...

作者

  • 5篇刘庆永
  • 3篇姚狄
  • 2篇肖白
  • 2篇肖白
  • 1篇王皓

传媒

  • 1篇黑龙江科技信...
  • 1篇电网技术
  • 1篇电力建设

年份

  • 1篇2022
  • 1篇2018
  • 2篇2017
  • 1篇2016
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
一种基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测方法
本发明是一种基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测方法,其特点是,包括的内容有:建立电力GIS,在电力GIS中整合10kV馈线的历史负荷、供电面积;将待预测区域根据用地类型划分成多个供电小区,求各供电小区的空间属性值...
肖白刘庆永姚狄房龙江宋凯豪
浅析SLF中各影响因素对预测精度的重要程度
2016年
空间电力负荷发展趋势受多种变量与影响因素的制约,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。同时,每一个变量的发展变化都不是孤立的,一个变量要受到其他变量的影响,也影响着其他变量。影响负荷预测的变量非常多,其中多数可以借助历史年鉴数据获取,但小区的空间信息需借助地理信息系统(GIS)获取。本文我们将各变量与分类负荷密度的相关程度作为各影响因素对预测精度的重要程度的评价指标。准确把握各种影响变量或因素,尤其是主要影响因素及其权重、发展变化规律,更有助于提高SLF的准确性。该类研究将对城市电网建设及其经济和安全的运行的具有深远影响。
刘庆永
关键词:空间信息
一种基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测方法
本发明是一种基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测方法,其特点是,包括的内容有:建立电力GIS,在电力GIS中整合10kV馈线的历史负荷、供电面积;将待预测区域根据用地类型划分成多个供电小区,求各供电小区的空间属性值...
肖白刘庆永姚狄房龙江宋凯豪
文献传递
基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法被引量:24
2018年
针对元胞历史负荷数据的特点,结合RBF神经网络在非线性拟合方面的优势,提出了一种基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法。该方法以元胞的历史负荷数据为基础,横向从元胞的年历史负荷特性入手,描述各元胞年负荷峰值段的发展趋势;纵向从元胞日最大负荷出现的时刻入手,刻画峰值时段的最大负荷数据群。在充分地考虑元胞负荷的季节特性、双峰特性和转移特性对空间负荷预测精度影响的基础上,构建出一种合理的峰值时段最大负荷数据群的双向选取模型。然后采用RBF神经网络对所选取的最大负荷数据群进行训练和预测,进而得到目标年各元胞的年最大负荷预测值。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。
肖白刘庆永牛强綦雪松王皓
关键词:电力负荷特性RBF神经网络空间负荷预测元胞
基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测被引量:13
2017年
空间负荷预测是城网规划领域的基础工作,目前空间负荷预测大多是依靠一些历史负荷数据来进行,却忽视了地理空间信息的影响。对于同一类用地来说,由于各小区的地理空间信息不同,其发展程度存在一定的差异,进而各小区的负荷密度也不相同,如果采用统一的负荷密度进行预测,势必会带来较大的误差。因此,该文提出一种基于模糊粗糙集理论和时空信息的空间负荷预测方法。借助地理信息系统(geographic information system,GIS)获取供电小区的空间信息,分析空间信息对各类负荷分布的影响。结合模糊粗糙集理论得到每个供电小区适合其发展的统一模糊粗糙因子(因为每类小区的统一模糊粗糙因子的划定都有其自身的标准,该统一模糊粗糙因子的大小仅适于同种类型小区间的比较),从而刻画出同类负荷间负荷密度的差异。该文所提方法能够更精确地刻画负荷发展不均衡、不协调的现象,提高空间负荷预测的精度。工程实例分析表明了该方法的实用性和有效性。
肖白刘庆永房龙江姚狄宋凯豪
关键词:空间信息地理信息系统(GIS)负荷密度
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