杨世亮
- 作品数：6 被引量：7H指数：2
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金国家科技型中小企业技术创新基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 城市配电系统用户接入模式及典型应用被引量：2
- 2017年
- 为了解决电力用户接入城市配电网方案制订中存在的问题,使整个配电网的改造升级更加科学合理,建立起业扩报装工作的标准流程。首先深入分析待接入地区的配电网网架结构和用户负荷特性,确定用户接入配电网的接入点和接线模式,制定出符合地区实际情况的典型接入方案,其次对各个接入方案进行综合评价并作出优选,最后结合广西南宁凤景湾住宅项目的接入方案制订,对业扩报装工作标准流程进行实例验证。结果表明,标准的工作流程思路简单、结果准确、工作速度快,可用于指导电力部门工作人员进行新用户报装和配电网的改造升级。
- 王惠中杨世亮卢玉飞房理想
- 关键词：用户接入负荷特性
- 基于云计算的组合短期负荷预测方法研究
- 近年来，随着计算机技术普遍应用，智能电网迅速发展。电力部门工作人员为保证系统安全、经济的运行，对短期负荷预测结果的稳定性、准确性、高效性提出了更高的要求。目前短期负荷预测的研究方向主要集中在对预测模型的整体优化上，这在一...
- 杨世亮
- 关键词：智能电网负荷预测云计算极限学习机细菌觅食算法
- 基于云模型的电力系统负荷组合预测被引量：3
- 2016年
- 电力系统负荷预测的精确度决定着电网安全稳定、高效的运行.最小二乘支持向量机(LSSVM)被广泛应用电力系统负荷预测上,然而该方法在处理不确定性问题上有很多不足之处.为了更精确的选择核函数的参数,处理不确定性因素,提高短期负荷预测的精度,提出了一种将云模型、粒子群优化(PSO)和LSSVM相结合的组合模型.首先通过对各影响因子的不确定性分析,按不确定性高低将各影响因子分别应用Cloud-LSSVM和PSO-LSSVM进行预测,然后通过组合模型的加权计算的得到最终预测值.最后,通过仿真对比证明该模型能更好的处理不确定性,从而提高电力系统短期负荷预测精度.
- 王惠中刘轲杨世亮
- 关键词：云模型不确定性最小二乘支持向量机负荷预测
- 电网供电系统短期电力负荷预测优化仿真被引量：2
- 2017年
- 对电网供电系统短期电力负荷预测模型进行优化,能提升预测结果的准确性和鲁棒性.虽然现有预测模型可以满足预测速度的要求,但预测结果的精确性和稳定性却无法保证.为了得到更加准确和稳定的预测结果,提出了细菌觅食算法优化极限学习机预测模型.首先在电力负荷样本数据中形成训练样本和预测样本集,利用细菌觅食优化算法对极限学习机预测模型中的不确定参数进行优化,然后利用改进后的模型进行电力负荷预测.新模型的优化仿真结果显示,利用细菌觅食算法优化极限学习机预测模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型的预测结果,该算法具有很好地实用性.
- 王惠中杨世亮卢玉飞
- 关键词：负荷预测极限学习机细菌觅食
- 电力系统短期负荷预测方法的研究
- 王惠中王晓兰刘轲周佳効迎春侯璟琨任虎王岳峰杨世亮
- 随着电力系统的现代化发展，尤其是坚强智能电网这一概念的提出，电力系统的智能化成为其必然的发展趋势，传统的负荷预测已经开始转向市场需求预测，这是电力市场中制定实时电价的基础，也是提高经济和社会效益的重中之重，各有关部门为应...
- 关键词：
- 关键词：电力系统短期负荷预测方法云计算平台
- 细菌觅食算法优化极限学习机短期负荷预测的研究及应用
- 为了不断提升电力系统短期负荷预测的精确度,确保系统安全、经济运行,本文提出细菌觅食算法优化极限学习机的电力负荷预测模型。首先收集电力负荷历史数据,将细菌觅食优化算法引入到基于极限学习机的短期负荷预测模型中,对极限学习机中...
- 杨世亮王惠中卢玉飞
- 文献传递
