姚乐乐
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：河北联合大学更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 模型参考自适应控制策略在光伏并网系统中的应用被引量：2
- 2014年
- 以基于电流单极性正弦脉冲宽度调制技术的单相光伏并网系统为研究对象，重点研究其中的逆变环节和滤波环节，通过数学建模、理论推导和仿真验证的方法，对其建立模型参考自适应控制策略。研究结果表明：采用原比例积分（PI）调节的电网电压前馈-并网电流反馈的控制策略，实际并网电流准确度不高，受PI参数人工调节的影响较大。当逆变环节与滤波环节中的参数受到外界环境的影响发生变化时，原控制策略不能有效地保证并网电流的准确度。而采用基于逆变与滤波环节的模型参考自适应控制策略时，被控对象参数变化前后。控制器参数可以自动调节，大大提高并网电流准确度，消除外界环境对系统的影响。
- 刘晓悦姚乐乐李庆哲
- 关键词：模型参考自适应控制
- 超短期负荷的聚类分析及其变化情况预测被引量：2
- 2013年
- 电力系统的超短期负荷值及其变化情况对系统调度具有重要意义,提出了一种优化的聚类算法对超短期负荷在一天中的变化情况进行归类并预测。由于模糊C均值聚类对初始聚类中心敏感,不能准确收敛于全局最优解,加入蚁群聚类,从而自动获得最佳聚类数目,采用模糊神经网络对聚类结果(负荷值的变化情况)进行预测。通过对相似日(非负荷因素如经济、气象等相似)的历史数据仿真实验,验证算法的合理性、有效性,为日后负荷调度提供决策依据。
- 姚乐乐李庆哲李端端
- 关键词：模糊C均值聚类蚁群聚类模糊神经网络相似日
- 聚类分析在超短期电力负荷中的应用被引量：1
- 2013年
- 针对超短期电力负荷值,提出了一种对其进行归类的算法。通过蚁群聚类确定数据类别,作为下一步模糊C均值聚类的初始条件,改进后的聚类分析确定了超短期负荷值与类别之间的隶属度关系。采用LM神经网络对聚类结果训练,并加以仿真,为将来的系统调度提供决策依据。
- 刘晓悦姚乐乐
- 关键词：蚁群聚类模糊C均值聚类
