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边丽

作品数:3 被引量:5H指数:2
供职机构:山西大学工程学院更多>>
相关领域:电气工程矿业工程更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇电气工程
  • 1篇矿业工程

主题

  • 2篇电力
  • 2篇动态规划
  • 2篇优化配置
  • 2篇负荷预测
  • 1篇电力负荷
  • 1篇电力负荷预测
  • 1篇电力系统
  • 1篇电力系统规划
  • 1篇电源优化
  • 1篇中长期负荷
  • 1篇中长期负荷预...
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇发电
  • 1篇分布式
  • 1篇分布式电源
  • 1篇分布式发电
  • 1篇PSO优化
  • 1篇LIBSVM

机构

  • 3篇山西大学

作者

  • 3篇边丽
  • 2篇薛太林

传媒

  • 1篇山西电力
  • 1篇电力学报

年份

  • 3篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于动态规划的分布式电源优化配置被引量:2
2013年
电源规划是电力系统中非常重要的规划。本论文在分析平顺绿色能源资源条件、电力负荷需求的基础上,根据当地实际情况,应用动态规划的优化方法结合各种约束条件,得到分布式电源的规划方案。
边丽薛太林
关键词:电力系统规划动态规划分布式电源
分布式电源优化配置研究
分布式发电(DG)方式具有的灵活、建设周期短、环境友好等优点,使得其与大电网的结合成为电力工业的重要发展方向。由于受自然气候条件制约,可再生能源具有随机性和间歇性强的特点,DG接入传统电网将会对系统的系统保护、网络损耗、...
边丽
关键词:分布式发电优化配置动态规划电力负荷预测
基于PSO优化和LIBSVM的中长期负荷预测被引量:2
2013年
提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和LIB SVM组合模型的中长期负荷预测,其中PSO算法用于对LIB SVM参数的寻优。对山西某地区的中期负荷预测实际算例仿真分析表明,所提出的方法预测精度明显优于传统的基于结构风险最小化理论的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法,且收敛速度较快,因此,该算法用于中长期电力负荷预测是可行的。
边丽薛太林张敏
关键词:负荷预测粒子群优化参数选择
共1页<1>
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