国家教育部博士点基金(20110142120020)
- 作品数：6 被引量：63H指数：4
- 相关作者：李超顺肖剑周建中肖汉方仍存更多>>
- 相关机构：华中科技大学国网湖北省电力公司经济技术研究院国网四川省电力公司更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：电气工程水利工程交通运输工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于相空间重构和QPSO-SVM的超短期负荷预测被引量：3
- 2014年
- 提出了一种基于负荷时间序列相空间重构与量子粒子群优化支持向量机的混合超短期负荷预测方法。首先利用G-P算法和C-C算法分别确定超短期负荷数据关联维数和延迟时间,对数据进行相空间重构,并获取预测模型的输入输出数据。接着采用量子粒子群(QPSO)对支持向量机(SVM)进行优化,构建了QPSO-SVM预测模型。最后利用相空间重构获得的模型输入输出数据对QPSO-SVM进行训练获得负荷预测模型。对某电网模拟负荷预测试验结果表明,方法有效提高了负荷预测精度,具有一定的科学意义及工程价值。
- 方仍存李超顺李静
- 关键词：支持向量机量子粒子群
- 基于引力搜索核聚类算法的水电机组振动故障诊断被引量：23
- 2013年
- 核聚类是一类有效的水力发电机组振动故障诊断方法,为了解决核聚类有效性评价和核参数选择的问题,提出了一种引力搜索核聚类算法。首先建立以核Xie-Beni指标为目标的聚类模型;然后引入引力搜索框架,以聚类中心和核函数参数为优化变量,通过引力搜索求解核聚类模型;最后定义了基于核空间样本相似度的故障诊断模型。利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于水电机组振动故障诊断。试验结果表明:与传统聚类方法相比,文中方法具有更高分类精度,且能对故障样本准确聚类并提取诊断模型参数,实现故障的准确诊断。
- 李超顺周建中肖剑肖汉
- 关键词：水电机组故障诊断核函数
- 基于自适应混沌蜂群算法的梯级电站优化调度被引量：3
- 2017年
- 在峰谷分时电价背景下建立梯级水电站短期发电效益最大模型,通过自适应混沌蜂群算法(ACABC)对模型进行求解。为兼顾算法全局搜索能力及局部求解精度,引入搜索步长和蜜源选择概率自适应修正策略。考虑到模型求解过程中涉及的多维复杂约束问题,提出一种基于双向廊道的约束处理技术,用于规范解寻优空间。以峰谷分时电价下清江梯级短期优化调度为背景进行仿真建模,将计算结果与普通人工蜂群算法(ABC)和差分进化算法(DE)所得结果进行比较。实例研究表明,ACABC处理灵活且具有更强的全局搜索能力,工程实用价值较高。
- 方仍存李超顺蒲桂林
- 关键词：梯级电站分时电价混沌搜索人工蜂群发电效益
- 基于Walsh变换的水轮机调节系统参数辨识被引量：4
- 2012年
- 连续系统辨识方法在电力系统辨识理论研究与工程应用中具有重要意义,针对连续系统辨识的难点,通过积分变换将信号微分项进行积分运算消除误差,考虑Walsh变换的快速特性和积分变换特性,提出基于Walsh变换的电力系统参数辨识方法,并进行了水轮机调节系统参数辨识试验。结果表明,该方法有效,参数辨识精度高,抗干扰能力强。
- 李超顺江均樊晓东
- 关键词：WALSH变换参数辨识调节系统水轮机
- 基于改进引力搜索算法的励磁控制PID参数优化被引量：21
- 2012年
- 在引力搜索算法(GSA)基础上,结合PSO算法中粒子的运动特点,提出了改进引力搜索算法(IGSA),并将其应用到励磁控制系统PID参数优化.IGSA嵌入了引力搜索和粒子群搜索,使其在保留引力搜索特点的前提下增加了信息共享及记忆能力,进一步提高了搜索能力.定义了同时考虑ITAE指标和超调量指标的加权目标函数,提出了基于混沌引力搜索的参数优化策略.将IGSA与传统群体优化算法进行了充分对比试验,验证了提出的励磁控制系统PID参数优化方法的有效性.
- 李超顺周建中肖剑
- 关键词：粒子群优化PID参数励磁控制系统
- 基于引力搜索模糊模型辨识的水电机组预测控制被引量：11
- 2013年
- 考虑到模糊模型建模精度对于模糊预测控制的重要性,本文提出了一种基于引力搜索超平面聚类的模糊模型辨识方法,并将其应用到水力发电机组模糊预测控制。建立了更具物理意义的超平面聚类模型,结合引力搜索,提出了基于引力搜索的超平面聚类算法(GSHPC),以此辨识模糊模型前提参数,采用正交最小二次法辨识结论参数。在此基础上,进一步提出了水力发电机组的模糊预测控制策略。将本文所提控制策略与传统PID控制以及粒子群优化PID控制进行了对比试验,结果表明基于GSHPC的辨识方法具有较高的辨识精度,本文所提水电机组预测控制方法在提高机组控制品质方面效果明显。
- 李超顺周建中肖汉肖剑
- 关键词：水力机组预测控制
