基于模糊层次分析法–熵权法–逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法

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作者 曾晔 加鹤萍 +4 位作者 杨菁 王伟 钟桦 韩金山 刘敦楠 《现代电力》 北大核心 2024年第1期144-151,共8页

为科学全面评估虚拟电厂内部资源的贡献度,深度挖掘虚拟电厂内部资源潜力,激发虚拟电厂内部聚合资源,积极提升安全、可靠和经济性,助力源、网、荷、储一体化的发展,首先,充分考虑虚拟电厂内部资源在电网安全运行、电力电量平衡以及新能... 为科学全面评估虚拟电厂内部资源的贡献度,深度挖掘虚拟电厂内部资源潜力,激发虚拟电厂内部聚合资源,积极提升安全、可靠和经济性,助力源、网、荷、储一体化的发展,首先,充分考虑虚拟电厂内部资源在电网安全运行、电力电量平衡以及新能源消纳等方面的贡献,建立虚拟电厂内部资源“安全-可靠-经济”的综合贡献度指标评估体系;其次,构建基于模糊层次分析法–熵权法–逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法,分析虚拟电厂内部分布式能源资源贡献度最优选择策略,并将该方案进行灵敏度检验;最后,通过算例分析不同类型的分布式能源资源对虚拟电厂的综合贡献度及其灵敏度,确定虚拟电厂内部资源最优选择策略,为虚拟电厂内部资源配置提出参考性建议。 展开更多

关键词 虚拟电厂 分布式能源资源 综合贡献度 TOPSIS法

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基于风电分时电价的虚拟电厂参与清洁供暖运营优化方法 被引量：1

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作者 冯云辰 加鹤萍 +3 位作者 闫敏 李根柱 刘乐 刘敦楠 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第1期51-60,共10页

随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,迅速发展的风电由于其随机性与波动性,面临突出的风电消纳问题。蓄热式电采暖作为中国北方地区主要供暖设备,虚拟电厂作为需求侧资源的主要聚合技术手段,聚合蓄热式电采暖的虚拟电厂可为消纳风电、提... 随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,迅速发展的风电由于其随机性与波动性,面临突出的风电消纳问题。蓄热式电采暖作为中国北方地区主要供暖设备,虚拟电厂作为需求侧资源的主要聚合技术手段,聚合蓄热式电采暖的虚拟电厂可为消纳风电、提高风电利用率提供解决途径。对此,提出一种基于风电功率的分时电价划分方法,实现虚拟电厂聚合蓄热式电采暖参与基于分时电价的清洁供暖交易优化运营。首先,阐述虚拟电厂聚合蓄热式电采暖用户参与风电供暖的交易模式;其次,考虑热惯性对蓄热式电采暖和房屋进行精细化建模,提出基于层次凝聚聚类算法的分时电价方法,建立基于Weber-Fechner定律的负荷模糊响应模型,并构建多方主体综合收益最大、弃风量最小和负荷波动最小的虚拟电厂多目标运营优化模型;最后,通过算例分析风电消纳效果和虚拟电厂收益,验证该方法能够有效促进风电消纳、提高多方主体积极性,并具有一定的规模经济性,以期为缓解弃风问题提供参考。 展开更多

关键词 虚拟电厂 分时电价 蓄热式电采暖 层次凝聚聚类算法 负荷模糊响应

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面向区域多主体平衡的独立平衡服务商运营双层优化研究

3

作者 胡洋 加鹤萍 +4 位作者 韩雅萱 郭宇辰 冯云辰 刘江艳 刘敦楠 《全球能源互联网》 CSCD 北大核心 2024年第2期210-219,共10页

随着新型电力系统及新型电力市场的区域平衡模式发生转变,发用电主体参与市场交易的平衡需求逐步提高,亟待探索新型电力系统下的新型平衡服务模式。首先,在梳理国内外平衡机制实践的基础上,提出面向区域多主体平衡的独立平衡服务商概念... 随着新型电力系统及新型电力市场的区域平衡模式发生转变,发用电主体参与市场交易的平衡需求逐步提高,亟待探索新型电力系统下的新型平衡服务模式。首先,在梳理国内外平衡机制实践的基础上,提出面向区域多主体平衡的独立平衡服务商概念及运营模式,深入分析电力市场中新型主体与独立平衡服务商运营模式的异同点。其次,构建以独立平衡服务商收益最大以及发用电主体平衡成本最小为目标的双层优化模型。最后,通过某地日典型发用电偏差情况的算例分析对所提模型进行验证。结果表明,独立平衡服务商的运营模式能够在降低市场主体平衡成本的同时保证服务商的收益,为新型电力系统的平衡模式提供了有益的探索。 展开更多

关键词 独立平衡服务商 平衡机制 运营模式 双层优化

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信息物理深度融合背景下综合能源系统可靠性分析评述 被引量：35

4

作者 加鹤萍 丁一 +3 位作者 宋永华 胡怡霜 尚楠 刘月琴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期1-11,共11页

信息物理系统的深度融合使得综合能源系统在国内外得到迅速发展,以实现低碳高效的社会目标。考虑到不同能源系统之间、能源网络与信息网络之间的耦合关系以及多重不确定因素对综合能源系统的影响,首先概述了信息物理系统融合背景下开展... 信息物理系统的深度融合使得综合能源系统在国内外得到迅速发展,以实现低碳高效的社会目标。考虑到不同能源系统之间、能源网络与信息网络之间的耦合关系以及多重不确定因素对综合能源系统的影响,首先概述了信息物理系统融合背景下开展综合能源系统可靠性评估的必要性。其次,指出综合能源系统中能源物理元件以及需求侧用能行为相应的等效多状态时变可靠性模型,并对综合能源物理系统、信息系统、信息物理融合系统的可靠性分析模型及方法进行广泛综述。此外,考虑信息系统与能源物理系统的相关关系,提出综合能源信息物理系统可靠性评估框架。最后,进一步指出新形势下综合能源系统可靠性研究的重点研究方向。 展开更多

关键词 综合能源系统 信息物理融合 多状态可靠性 多重不确定性

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基于模拟退火算法的城市电动汽车充电站优化布局 被引量：6

5

作者 加鹤萍 谢胜利 +1 位作者 邵翔 黄世龙 《山西电子技术》 2013年第3期26-27,34,共3页

阐述了电动汽车充电站选址模型,以充电站收益最大化为目标函数,交通流量为约束条件,并运用模拟退火算法求解该模型。结果表明,将模拟退火算法应用于电动汽车充电站选址可以为电动汽车项目管理者提供一个优化或近似最优的选址方案。

关键词 电动汽车 充电站选址 模拟退火算法 交通流量 服务半径

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行业特色高校虚拟仿真实验教学实践探索——以国家级一流课程“电力市场交易决策虚拟仿真实验”为例 被引量：2

6

作者 李彦斌 加鹤萍 李赟 《教育教学论坛》 2023年第16期1-4,共4页

行业特色高校推进虚拟仿真实验教学是高校信息化进程的必然路径,对进一步提升人才培养质量具有重要意义。通过分析面向行业培养特色的虚拟仿真实验教学建设目标,提出“树立一流教学理念、打造一流培养模式、建设一流课程内容”的建设思... 行业特色高校推进虚拟仿真实验教学是高校信息化进程的必然路径,对进一步提升人才培养质量具有重要意义。通过分析面向行业培养特色的虚拟仿真实验教学建设目标,提出“树立一流教学理念、打造一流培养模式、建设一流课程内容”的建设思路。以能源电力行业特色高校的国家级一流课程“电力市场交易决策虚拟仿真实验”教学项目为实践,从建设必要性、教学目标、教学方法和实施效果方面,探索了行业特色高校开展虚拟仿真实验教学建设的路径。 展开更多

关键词 电力交易虚拟仿真 实验教学 行业特色高校

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基于机翼变形的新型电力巡线固定翼无人机的研制 被引量：7

7

作者 加鹤萍 《内蒙古电力技术》 2013年第3期33-37,共5页

针对目前输电线路巡检无人机不能兼具高速、低阻力、大航程全线快速普查,以及在故障疑似地段进行低速、低空精细巡查功能的问题,研制了一种可实现机翼变形的新型油动电力巡线固定翼无人机及输电线路巡检系统,以提高巡线效率。新型无人... 针对目前输电线路巡检无人机不能兼具高速、低阻力、大航程全线快速普查,以及在故障疑似地段进行低速、低空精细巡查功能的问题,研制了一种可实现机翼变形的新型油动电力巡线固定翼无人机及输电线路巡检系统,以提高巡线效率。新型无人机以固定翼无人机为载体,携带影像采集设备进行航拍巡视,搜索、定位、采集线路缺陷和隐患的影像数据;根据线路杆塔的GPS坐标信息,预设航迹点进行全自主飞行巡检,并可实时显示机载影像;以实时传回的机载影像为操作指导,在线路的重点巡检地段进行无人机机翼变形,实现低速、低空精细巡查,飞行航时长达3 h,可用于开展地面起伏相对较小的山区、平原地区的日常巡线和大面积电力线路灾情的监控工作。 展开更多

关键词 固定翼无人机 电力巡线 机翼变形 影像采集 升阻比

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考虑风电与灵活资源互动的智能电网可靠性分析方法评述 被引量：18

8

作者 丁一 加鹤萍 +2 位作者 宋永华 李亚平 金文德 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1517-1526,共10页

随着智能电网及信息通讯技术的发展,利用需求侧灵活资源消纳高渗透风电成为国内外智能电网的发展趋势。考虑到多重不确定因素的作用以及电力物理信息系统的深度融合,首先概述了大规模高渗透风电与灵活资源协同互动运行系统可靠性研究的... 随着智能电网及信息通讯技术的发展,利用需求侧灵活资源消纳高渗透风电成为国内外智能电网的发展趋势。考虑到多重不确定因素的作用以及电力物理信息系统的深度融合,首先概述了大规模高渗透风电与灵活资源协同互动运行系统可靠性研究的必要性。其次,对传统发电机组、风电机组等发电系统进行可靠性评估方法综述;指出了灵活资源可调度潜力的分析方法,并计及电力信息系统的不确定性提出灵活资源等效出力可靠性评估方法。此外,考虑到高渗透风电与灵活资源协同互动关系,提出智能电网框架下计及风电与灵活资源互动的系统可靠性评估流程。最后,进一步指出新形势下系统可靠性研究的重点研究方向。 展开更多

关键词 信息物理系统 智能电网 风电 灵活资源 互动关系 可调度潜力

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指纹识别算法研究与实现 被引量：3

9

作者 黄世龙 刘书刚 +3 位作者 阎嘉璘 加鹤萍 王彦 叶露 《山西电子技术》 2012年第5期81-84,共4页

研究并实现了指纹识别过程中用到的算法,实现一套主要包括指纹图像灰度归一化和均衡化、指纹图像分割、二值化的指纹识别预处理算法、不同方向Gabor滤波的特征提取算法;尤其是采用基于Gabor滤波的指纹图像增强和纹理匹配的方法,兼顾了... 研究并实现了指纹识别过程中用到的算法,实现一套主要包括指纹图像灰度归一化和均衡化、指纹图像分割、二值化的指纹识别预处理算法、不同方向Gabor滤波的特征提取算法;尤其是采用基于Gabor滤波的指纹图像增强和纹理匹配的方法,兼顾了指纹图像的细节特征和全局特征。最后,以matlab7.0为开发平台对该方法进行验证,表明在同样的特征提取算法和匹配的条件下,改进的处理算法能够更简洁而有效地避免各种伪特征且识别率高于传统算法。 展开更多

关键词 预处理 扇形分区 二值化 GABOR滤波 特征提取和匹配

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基于CNN-LSTM组合模型的碳价预测方法 被引量：1

10

作者 郭宇辰 加鹤萍 +1 位作者 余涛 刘敦楠 《科技管理研究》 北大核心 2023年第11期200-206,共7页

对碳价波动的特征进行分析,说明碳价预测的意义;然后,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)提出一种CNN-LSTM组合模型的碳价预测方法,充分考虑碳价的时序特性,通过改善... 对碳价波动的特征进行分析,说明碳价预测的意义;然后,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)提出一种CNN-LSTM组合模型的碳价预测方法,充分考虑碳价的时序特性,通过改善相关模型,从时序数据中提取特征的能力从而提高预测准确性;最后,通过欧洲能源交易所及我国广州碳市场的碳价实例验证,将CNN-LSTM模型的预测结果与其他常用预测模型对比,结果表明CNN-LSTM模型在碳价预测中具有更高的预测准确性。 展开更多

关键词 碳价预测 长短时记忆网络 卷积神经网络 组合模型

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面向汽车电动化替代的公路交通碳排放影响因素分析

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作者 奚悦 马同涛 +5 位作者 刘明光 王文 加鹤萍 许传博 杨烨 刘敦楠 《现代电力》 北大核心 2023年第6期985-994,共10页

为促进公路交通碳减排、尽早实现碳达峰,首先对公路交通碳排放进行测算,在公路交通所消耗的汽油和燃油产生碳排放的基础上,还考虑到电动汽车充电量中的煤电产生的碳排放。然后,采用STIRPAT模型对公路交通碳排放影响因素进行分析,选取公... 为促进公路交通碳减排、尽早实现碳达峰,首先对公路交通碳排放进行测算,在公路交通所消耗的汽油和燃油产生碳排放的基础上,还考虑到电动汽车充电量中的煤电产生的碳排放。然后,采用STIRPAT模型对公路交通碳排放影响因素进行分析,选取公路交通GDP、汽车保有量、充电量的煤电占比、公路货运周转量以及公路客运周转量这6个因素来研究公路交通碳排放变化,并对这6个影响因子的公路交通碳排放贡献率进行测算分析。最后,通过设定基准情景和集中减排情景,预测我国公路交通未来的碳排放量,为实现公路交通碳达峰提供发展思路。结果表明要在大力推广电动汽车的前提下,使电动汽车占比变化率在2019—2030年间为37.91%,2030年以后为1.70%,并提高清洁能源比例,使电动汽车充电量的煤电占比达到−23%的变化率变化时,对于电动汽车充电碳排放而言,更加具有清洁低碳意义。同时也要保持公路客运周转量每年变化−4.14%的下降趋势以及维持公路货运量每年变化4.84%的速度缓慢增长,我国公路交通将有望在2030年前实现碳达峰。 展开更多

关键词 公路交通 碳排放 电动汽车碳减排 影响因素分析 情景预测

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基于价值网络的电动汽车聚合运营价值评估

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作者 邹孟娇 王文 +4 位作者 刘明光 加鹤萍 苏舒 杨烨 刘敦楠 《现代电力》 北大核心 2023年第6期1005-1012,共8页

以电动汽车为代表的需求侧资源通过聚合运营,将为电力系统提供大量的可调节资源,缓解系统平衡运行的矛盾。但其商业运营模式尚未成熟,关键原因之一是电动汽车聚合价值评估难,难以支撑相关市场交易机制的构建。通过引入价值网络建模方法... 以电动汽车为代表的需求侧资源通过聚合运营,将为电力系统提供大量的可调节资源,缓解系统平衡运行的矛盾。但其商业运营模式尚未成熟,关键原因之一是电动汽车聚合价值评估难,难以支撑相关市场交易机制的构建。通过引入价值网络建模方法,建立电动汽车聚合运营价值创造模式,构建电动汽车聚合运营价值网络模型。进而基于电动汽车聚合商视角,分析了聚合体系内多主体价值交换关系,提出了聚合模式下多主体价值获取路径。最后,结合国内某区域市场环境,对有无聚合商时的市场各主体效益进行分析。仿真结果表明电动汽车聚合运营使得各主体都能产生增量收益,在现有模式下聚合商获益最大。市场补偿系数、新能源消纳比例增量是影响各方受益的关键因素。 展开更多

关键词 价值网络 电动汽车 负荷聚合商 成本 收入

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基于模糊Petri网的能源互联网场景特征识别方法 被引量：6

13

作者 刘敦楠 王佳妮 +4 位作者 华婧雯 吴文卓 张潜 刘明光 加鹤萍 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期3725-3733,共9页

以能源互联网为代表的系统方案是推动能源体系重塑的重要手段,近年来我国开展了若干能源互联网相关示范项目,但在项目落地过程中遇到了很多问题,究其原因一方面是在项目遴选时缺乏科学的分析评价方法,另一方面是缺乏基于项目场景特征的... 以能源互联网为代表的系统方案是推动能源体系重塑的重要手段,近年来我国开展了若干能源互联网相关示范项目,但在项目落地过程中遇到了很多问题,究其原因一方面是在项目遴选时缺乏科学的分析评价方法,另一方面是缺乏基于项目场景特征的投资方向选择,导致能源互联网工程的投资回报率无法得到保障。该文旨在基于当前的政策与市场机制对能源互联网场景进行特征识别,以指导能源互联网项目的科学筛选;同时根据场景特征为其提供对应的商业模式与运营策略方向,以充分挖掘能源互联网项目的盈利潜能。首先梳理了我国能源互联网试点项目的典型场景,并根据试点经验总结出优质能源互联网项目场景特征;其次设计了基于云模型的模糊Petri网场景特征识别模型;最后提出了不同特征场景的主要投资策略。通过对我国8个能源互联网场景进行实证分析证明了所提方法能够在多个场景中进行优选,并且可根据场景的特征为能源互联网项目方案的优化设计、决策提供依据。 展开更多

关键词 能源互联网 场景 特征识别 云模型 模糊PETRI网

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考虑储能备用的电动汽车负荷连续追踪弃风曲线优化模型 被引量：1

14

作者 刘敦楠 张悦 +3 位作者 刘明光 董治新 王文 加鹤萍 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期193-201,共9页

在大力推动高比例可再生能源并网的背景下,风电的强随机波动特征导致的大量弃风问题给电力系统的经济可靠运行带来了挑战,而电动汽车、储能等作为需求侧的灵活性资源参与曲线追踪交易为弃风问题带来了解决方案。首先,分析了电动汽车消... 在大力推动高比例可再生能源并网的背景下,风电的强随机波动特征导致的大量弃风问题给电力系统的经济可靠运行带来了挑战,而电动汽车、储能等作为需求侧的灵活性资源参与曲线追踪交易为弃风问题带来了解决方案。首先,分析了电动汽车消纳风电的可行性;然后,对电动汽车聚合负荷消纳风电的交易模式进行了梳理,聚焦连续曲线追踪交易,在充分考虑电动汽车聚合的物理经济约束下建立了混合整数线性规划模型以求解聚合调用方案。由于电动汽车的移动储能能力与追踪效果有限,引入储能系统进行联合优化,采用逐步搜索法在降低聚合成本的同时,得到储能的最优容量与功率配置以及同时优化物理弃风电量与经济成本的聚合方案。算例分析结果表明:考虑储能备用的聚合方法能够提高风电曲线的追踪精度,减小聚合成本,验证了所建模型在连续曲线追踪中的可行性与适用性,可为曲线追踪交易市场的完善与新型电力系统的建设提供借鉴。 展开更多

关键词 电动汽车 负荷聚合 连续曲线追踪 风电消纳 储能备用 灵活性资源

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基于注意力机制的CNN-LSTM短期电力负荷预测方法 被引量：40

15

作者 魏健 赵红涛 +4 位作者 刘敦楠 加鹤萍 王宣元 张浩 刘蓁 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期42-47,共6页

精准的短期电力负荷预测可以保障电力系统的安全可靠、经济高效运行,传统预测方法无法满足高精度的负荷预测要求,而机器学习算法的广泛应用为短期负荷预测的精确方案。提出了一种基于注意力(Attention)机制的卷积神经网络(Convolutional... 精准的短期电力负荷预测可以保障电力系统的安全可靠、经济高效运行,传统预测方法无法满足高精度的负荷预测要求,而机器学习算法的广泛应用为短期负荷预测的精确方案。提出了一种基于注意力(Attention)机制的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)-长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)短期电力负荷预测方法,该方法可以减少历史信息的丢失,实现短期电力负荷预测。考虑到电力负荷值在不同季节的特点,将预测方法设计为分季节进行短期电力负荷预测。最后,以我国某地区的负荷数据作为实例,将此预测方法与其他常用预测模型进行对比,实验结果表明基于注意力机制的CNN-LSTM模型在不同季节的电力负荷预测中均具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 短期电力负荷预测 CNN-LSTM 注意力机制 不同季节预测

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考虑用户舒适度的虚拟电厂电/热综合需求响应 被引量：7

16

作者 闫敏 加鹤萍 +2 位作者 刘敦楠 陈永权 王宣元 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期106-117,共12页

随着分布式能源、储能的迅速发展,虚拟电厂中电、热等多类型负荷需求量持续增长,为实现满足用户舒适度的虚拟电厂优化运行提出了更大的挑战。为此提出一种考虑用户舒适度的虚拟电厂电/热综合需求响应建模方法。首先,阐述电/热虚拟电厂... 随着分布式能源、储能的迅速发展,虚拟电厂中电、热等多类型负荷需求量持续增长,为实现满足用户舒适度的虚拟电厂优化运行提出了更大的挑战。为此提出一种考虑用户舒适度的虚拟电厂电/热综合需求响应建模方法。首先,阐述电/热虚拟电厂的构成,建立供电设备的出力模型及基于峰谷分时电价的电负荷需求响应模型;其次,建立虚拟电厂中供热设备的出力模型及基于用户舒适度的激励型热负荷需求响应模型;最后,建立考虑平均热感觉度预测指标的用户舒适度约束的虚拟电厂运行成本优化模型,通过实际算例比较分析不同需求响应实施场景下虚拟电厂的运行成本,以指导虚拟电厂进行最优电/热综合需求响应方案的选择,从而验证了电、热负荷综合需求响应有助于缓解负荷需求量大对虚拟电厂运行稳定的冲击并且有效优化虚拟电厂的运行成本。 展开更多

关键词 综合需求响应 虚拟电厂 用户舒适度 成本优化 平均热感觉指数

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基于集成模型的超短时负荷预测方法 被引量：4

17

作者 魏健 赵红涛 +1 位作者 刘敦楠 加鹤萍 《计算机与现代化》 2021年第3期12-17,共6页

精准的短期负荷预测是保证电力系统顺利运行的关键。机器学习算法普及后,为以前难以解决的短期和超短期负荷预测提供了算法支持。鉴于梯度提升决策树(Catboost)、卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)、极端随机树(Extratrees)等集成... 精准的短期负荷预测是保证电力系统顺利运行的关键。机器学习算法普及后,为以前难以解决的短期和超短期负荷预测提供了算法支持。鉴于梯度提升决策树(Catboost)、卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)、极端随机树(Extratrees)等集成模型处理非线性相关数据效果好,本文将上述3种方法进行组合,构建集成预测模型,使用BP神经网络确定权重系数,通过权重将各种单项预测模型的优点结合在一起,从而起到了更好的预测效果。为了更好地说明本文使用方法的优点,本文采用平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差、均方误差、拟合优度作为衡量指标,以集成模型与各个单项预测模型作对比,在MAPE标准下,集成模型比Catboost、CNN-LSTM、Extratrees模型分别降低了1.01个百分点、0.94个百分点、1.19个百分点。 展开更多

关键词 超短时负荷预测 集成模型 梯度提升决策树(Catboost)模型 卷积神经网络-长短时记忆网络 极端随机树模型

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基于改进LSTM模型的短期车流量预测 被引量：5

18

作者 魏健 赵红涛 加鹤萍 《科技创新与应用》 2021年第12期25-27,共3页

随着社会的发展,短期车流预测成为了一个越来越重要的课题。准确预测车流量可以为交通部门提供必要的指导,也可为出行带来方便。为了更准确预测短时车流量,提出了基于注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-attention)模型。并且又考虑... 随着社会的发展,短期车流预测成为了一个越来越重要的课题。准确预测车流量可以为交通部门提供必要的指导,也可为出行带来方便。为了更准确预测短时车流量,提出了基于注意力机制的长短时记忆神经网络(LSTM-attention)模型。并且又考虑到日期特性对车流量的影响,所以将数据集划分为工作日和节假日两类讨论。同时在实证分析中设置对比实验来说明LSTM-attention可以适应短时车流预测,能够对道路的拥堵情况做出较为准确判断。 展开更多

关键词 短时车流量预测 注意力机制 长短时记忆神经网络 日期特性

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基于主成分分析的股票收盘价组合预测方法 被引量：1

19

作者 魏健 赵红涛 加鹤萍 《当代金融研究》 2020年第3期92-103,共12页

本文构造了隐马尔可夫模型、CNN、LSTM、支持向量机的组合算法,旨在寻求股票收盘价精准预测的算法。在处理缺失值和异常值的过程中,本文使用三次样条插值法填充了缺失值,使用DBSCAN聚类的方法删除了异常值。考虑到不同的因素指标对下一... 本文构造了隐马尔可夫模型、CNN、LSTM、支持向量机的组合算法,旨在寻求股票收盘价精准预测的算法。在处理缺失值和异常值的过程中,本文使用三次样条插值法填充了缺失值,使用DBSCAN聚类的方法删除了异常值。考虑到不同的因素指标对下一交易日收盘价的影响程度不同,本文采用灰色关联判别分析其关联度,剔除了关联度小于0.9的指标,避免了数据冗余,提高了运算效率。本文使用中信证券和上证指数的数据实证研究后发现,单独预测模型并不能很好地预测收盘价的涨跌。为此,本文使用主成分分析来确定四种方法的权值,最终得出组合预测股票涨跌的比例达到95.65%和94.26%。 展开更多

关键词 主成分分析 HMM模型 CNN模型 LSTM模型 SVM模型

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电动汽车负荷聚合调控消纳新能源的关键技术与应用

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作者 无 王文 +8 位作者 刘敦楠 李彦斌 加鹤萍 彭晓峰 刘明光 张勇 杨烨 许晓敏 苏舒 《中国科技成果》 2022年第22期61-62,共2页

在清洁低碳转型发展背景下,能源供给侧新能源装机规模增长与消纳困境并存,能源消费侧电动汽车负荷并网与车网互动需求同步发展.在现有能源结构下,通过电能替代可使得新能源车百公里碳排放水平相比燃油车下降60%以上,只有新能源车用上新... 在清洁低碳转型发展背景下,能源供给侧新能源装机规模增长与消纳困境并存,能源消费侧电动汽车负荷并网与车网互动需求同步发展.在现有能源结构下,通过电能替代可使得新能源车百公里碳排放水平相比燃油车下降60%以上,只有新能源车用上新能源电才能实现电驱动交通净零碳排放. 展开更多

关键词 新能源车 能源消费 电驱动 能源结构 电能替代 零碳排放 消纳 碳排放水平

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