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陈云龙

作品数：12 被引量：76H指数：5
供职机构：广东工业大学自动化学院更多>>
发文基金：广东省科技计划工业攻关项目更多>>
相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 12篇中文期刊文章

领域

  • 12篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇调度
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇区间预测
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇经济调度
  • 2篇光伏
  • 2篇SVM
  • 1篇电动
  • 1篇电动汽车
  • 1篇电价
  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇电站
  • 1篇动态经济
  • 1篇选型系统
  • 1篇优化调度

机构

  • 12篇广东工业大学
  • 2篇广东紫光电气...

作者

  • 12篇陈云龙
  • 7篇殷豪
  • 6篇孟安波
  • 3篇徐卫东
  • 2篇聂一雄
  • 2篇黄强
  • 2篇周亚武
  • 1篇彭丹
  • 1篇董朕
  • 1篇周文文
  • 1篇蔡浩然

传媒

  • 3篇宁夏电力
  • 2篇广东电力
  • 1篇电测与仪表
  • 1篇太阳能学报
  • 1篇水利水电技术
  • 1篇高压电器
  • 1篇电力系统保护...
  • 1篇电器与能效管...
  • 1篇智慧电力

年份

  • 2篇2019
  • 3篇2018
  • 7篇2017
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
实时电价下家庭并网风光蓄发电系统优化调度被引量：4
2017年
电力市场环境下,针对实时电价对家庭并网风光蓄发电系统综合收益的影响,计及家庭售电收益、购电成本、政府补贴、运行维护费用和分布式电源投资建设成本等因素,建立了以系统安全运行为前提,通过优化余电分配比例,以实现家庭综合收益最大化为目标的并网风光蓄发电系统优化调度模型。同时提出一种改进差分算法以解决此类具有多约束、强非线性的复杂优化问题。该算法在标准差分算法的基础上,通过融入纵向交叉操作以协助陷入维局部最优的部分维摆脱当前困局,提高算法的全局搜索能力。最后,将所提算法应用于典型家庭并网风光蓄发电系统中,验证了所建立模型和改进算法的合理性与有效性。
林艺城魏焕政陈云龙吴长元
关键词：实时电价
基于CEEMD和膜计算优化支持向量机的风速预测被引量：13
2017年
为提高预测的可靠性和准确性,提出一个基于模态分解理论和膜计算优化算法的混合模型用于风速预测。与现有的风速预测方法相比,该模型提高了预测精度。该模型包括3个主要步骤:为了简化数据的复杂度,通过互补集合经验模式分解(CEEMD)将原始风电功率时间序列分解成几个固有模态函数(IMFs);对每个IMF分量单独建立膜计算优化算法优化支持向量机(MCO-SVR)的模型进行预测;叠加全部IMF分量的预测值作为最终的预测结果。建立包括单一的支持向量回归机模型、不同分解方法以及相同的分解方法但使用不同的优化算法在内的9种基本模型,来验证所提出的混合模型的优越性。实证研究表明,所提出的混合模型在预测精度上显著优于其他的基本模型。
殷豪董朕陈云龙
关键词：支持向量回归机风速预测
神经网络在低压脱扣装置选择上的应用
2017年
低压脱扣装置应用于环境复杂的场合,选型不当易使得电力事故频发,不利于电力系统的可靠运行。通过分析影响低压脱扣选择的因素,利用Back Propagation神经网络进行建模,提出了一种低压脱扣装置自动选择预测方法,结果表明:该方法在准确性与可重复性上与传统方法相比具有较大优势,在工程应用中有一定的参考作用。
徐卫东彭丹陈云龙刁庆宪
关键词：神经网络选型系统
梯级电站群短期水火联合经济调度优化方法
2017年
针对多约束、非线性、不可微的梯级电站群短期水火联合经济调度优化问题,在标准灰狼算法的基础上,提出了一种基于改进灰狼算法的梯级电站群短期水火联合经济调度优化方法以处理该复杂优化问题。该算法通过融入纵向交叉操作以修正狼群前进方向,改善算法的全局收敛性;采用一种新型约束处理方法,解决传统差额约束处理方式无法处置的强耦合关系变量的违约问题,提高算法的计算效率。仿真结果表明:该优化方法不仅克服了标准GWO的缺陷,且在求解质量、精度、收敛性和稳定性等方面较其它算法具有明显优势。
林艺城孟安波陈云龙
关键词：梯级电站群
光伏出力的模糊区间预测被引量：1
2017年
针对光伏输出功率的点预测精度不足、传统支持向量机(SVM)在参数优化方面存在的固有缺陷等问题,根据模糊信息粒化理论和纵横交叉算法,提出一种基于CSO-SVM和模糊信息粒化理论的光伏出力模糊区间预测方案。结果表明:该方案可以得到较好的点预测值及其置信区间,某种程度上解决了传统点预测结果的信息局限性。
陈云龙殷豪黄强周亚武
关键词：区间预测
基于模糊信息粒化的光伏出力区间预测被引量：5
2018年
相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个子序列。并依据样本熵理论,将复杂度较高的子序列重组为随机分量,代表光伏输出的波动性,论文对该随机分量进行模糊化处理,从而得出其波动趋势以及波动上、下界,再分别进行预测;而复杂度相对较低的其他子序列代表光伏出力稳定分量,因此,直接对其进行确定性预测。论文采用经过纵横交叉算法改进的人工神经网络(CSO-BP)进行预测,得出最终光伏区间预测结果。
陈云龙殷豪孟安波周亚武
基于Ansoft与MATLAB的固体绝缘环网柜温度仿真被引量：7
2017年
介绍了固体绝缘环网柜温度产生的机理以及热量的不同传递方式。采用Ansoft有限元和MATLAB温度场仿真工具对环网柜主要发热导体进行有限元建模。结果验证了在强电磁环境下环网柜温度仿真的准确性,为后续设计新型环网柜结构、降低设备发热、延长设备寿命提供了一种辅助方法。
徐卫东聂一雄周文文刁庆宪陈云龙
关键词：MATLAB工具箱固体绝缘环网柜
一种短期光伏出力的区间预测方法被引量：6
2018年
确定性的点预测在精度上无法满足大规模光伏并网的调度需求,基于此,提出一种光伏出力区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用变分模态分解(variational model decomposition,VMD)方法将其分解为若干个子序列,并依据样本熵理论,将复杂度较高的子序列重组为波动分量S,采用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)法对分量S进行预测,得到其波动区间。考虑到GPR本身固有的缺陷,采用纵横交叉(crisscross optimization,CSO)算法对它的超参数寻优过程进行改进,而复杂度相对较低的其他VMD子序列代表光伏出力稳定分量,因此,采用支持向量机(support vector machine,SVM)法直接对它们进行确定性预测,最后通过重组各分量的预测值,得出光伏出力的区间预测结果。
陈云龙殷豪孟安波欧晓峰刘哲
关键词：区间预测
计及风电不确定性的区域互联动态经济优化调度方法被引量：5
2018年
结合含风电场的区域互联电力系统运行特点,考虑风电出力、负荷的不确定性因素以及电力系统安全运行约束,建立计及系统燃料费用、机组运行维护成本、风险成本的区域互联动态经济调度优化模型,并以一种融合拉丁超立方采样、场景缩减法和自学习差分算法的优化方法对所提模型进行求解。该方法根据风电和负荷预测误差采用拉丁超立方采样技术生成大量样本,并对所生成样本结合场景缩减法进行缩减,再由自学习差分算法进行全局寻优,得到各场景所对应的最优调度方案。结果表明:采用该方法既能模拟出风电、负荷的不确定性特点,又能避免建立过于复杂的随机性模型,降低了建模和求解的难度,同时所提自学习差分算法具有良好的收敛特性及鲁棒性。因此,所提优化方法对区域互联电力系统优化调度具有参考价值。
林艺城孟安波殷豪陈云龙
关键词：区域互联电力系统不确定性
考虑风电与电动汽车协同作用的动态环境经济调度被引量：8
2017年
针对风电与规模化电动汽车入网给电力调度带来的挑战,建立了基于动态约束处理的风电与电动汽车协同作用的环境经济模糊决策调度优化模型。该模型包含风电机组和入网的电动汽车(vehicle to grid,V2G),以同时降低燃料成本和减少污染排放量为优化目标,在满足系统功率平衡和车主日常出行需求等约束条件下,通过动态调节电动汽车充放电功率和时间来最大限度地消纳过剩风电,平抑风能出力波动对电力系统的冲击;接着对常规机组进行负荷经济分配,以达到协同优化调度的经济性;同时采用多目标纵横交叉优化算法(multi-objective crisscross optimization algorithm,MOSCO)优化算法求解模型,利用模糊决策机制获得最优折中解;最后以10台机组测试系统为算例,仿真结果验证了模型及方法的有效性与合理性。
黄强孟安波殷豪简俊威陈云龙
关键词：模糊决策环境经济调度风电电动汽车V2G
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