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基于混沌学习算法的神经网络短期负荷预测被引量：41: 1; 作者丁军威孙雅明《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期32-35,共4页; 基于混沌理论对电力负荷的复杂时间序列进行分析 ,得出该时间序列属于混沌序列的结论 ,就此提出了一种新的神经网络 ( NN)学习算法——混沌学习算法。该算法中的混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优 ,这样克服... 展开更多; 关键词神经网络负荷预测混沌学习算法电力负荷; 在线阅读下载PDF 职称材料

小波及混沌学习神经网络在短期电力负荷预测中的应用被引量：3: 2; 作者杨延西刘丁 +1 位作者李琦郑岗《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第23期217-220,共4页; 该文提出了采用小波和神经网络混合模型进行电力系统短期负荷预测方法。首先基于小波多分辨率分析方法将负荷序列分解成具有不同频率特征的序列。然后,根据分解后的各个分量的特点构造不同的神经网络模型对各分量分别进行预测。神经网... 展开更多; 关键词短期负荷预测 BP 多分辨率分析混沌学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测被引量：1: 3; 作者郭精人罗滇生 +3 位作者何洪英缪志强彭寒平张红岩《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第15期162-165,共4页; 单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题。为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型。采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的... 展开更多; 关键词母线负荷神经网络模糊网络小波网络灰色网络混沌学习算法组合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

风-光-储和需求响应协同的虚拟电厂日前经济调度优化被引量：13: 4; 作者苟凯杰吕鸣阳 +3 位作者高悦陈衡张国强雷兢《广东电力》北大核心 2024年第2期18-24,共7页; 目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学... 展开更多; 关键词虚拟电厂风-光-储需求响应经济调度反向学习的混沌映射自适应粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混沌学习算法的神经网络短期负荷预测被引量：41: 1; 作者丁军威孙雅明; 机构天津大学电气自动化与能源学院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期32-35,共4页; 文摘基于混沌理论对电力负荷的复杂时间序列进行分析 ,得出该时间序列属于混沌序列的结论 ,就此提出了一种新的神经网络 ( NN)学习算法——混沌学习算法。该算法中的混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优 ,这样克服了前馈 NN的 BP学习算法所存在的本质问题 ,使 NN训练的收敛性好、速度快、误差小。文中通过对实际系统负荷预测结果 ,与 BP算法预测结果比较 ,证明了混沌学习算法的电力负荷短期预测具有明显好的效果。; 关键词神经网络负荷预测混沌学习算法电力负荷; Keywords neural network: load forecasting chaotic learning algorithm: Lyapunov exponents: phase space reconstruction; 分类号 TM71 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小波及混沌学习神经网络在短期电力负荷预测中的应用被引量：3: 2; 作者杨延西刘丁李琦郑岗; 机构西安理工大学; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第23期217-220,共4页; 文摘该文提出了采用小波和神经网络混合模型进行电力系统短期负荷预测方法。首先基于小波多分辨率分析方法将负荷序列分解成具有不同频率特征的序列。然后,根据分解后的各个分量的特点构造不同的神经网络模型对各分量分别进行预测。神经网络算法采用混沌学习算法,与传统BP算法相比,该算法利用混沌轨道的游动性使系统能够跳出局域极值的束缚而寻求全局最优点,这样克服了BP学习算法所存在的本质问题,可以加快网络学习速度和提高学习精度。最后对各分量预测信号进行重构得到最终预测结果。在构建网络模型时,该文考虑了气候因素的影响,并把它作为网络的一组输入点。实验结果表明基于这一方法的负荷预测系统具有较好的精度及稳定性。; 关键词短期负荷预测 BP 多分辨率分析混沌学习算法; Keywords Short-term Load Forecasting,BP,Multi-resolution analysis,Chaotic learning algorithm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测被引量：1: 3; 作者郭精人罗滇生何洪英缪志强彭寒平张红岩; 机构湖南大学电气与信息工程学院湖南师范大学数学与计算机科学学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第15期162-165,共4页; 基金湖南省自然科学基金委员会与衡阳市政府自然科学联合基金资助项目(11JJ8003); 文摘单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题。为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型。采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的预测结果。算例分析表明,该组合模型性能优于单个网络模型和传统组合模型,能较大提高负荷预测的精度和收敛速度。; 关键词母线负荷神经网络模糊网络小波网络灰色网络混沌学习算法组合模型; Keywords bus load neural network fuzzy network wavelet network gray network chaotic learning algorithm combination model; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名风-光-储和需求响应协同的虚拟电厂日前经济调度优化被引量：13: 4; 作者苟凯杰吕鸣阳高悦陈衡张国强雷兢; 机构华北电力大学能源动力与机械工程学院; 出处《广东电力》北大核心 2024年第2期18-24,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(52276006)。; 文摘目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学习的混沌映射自适应粒子群算法对风-光-储能和需求响应不同组合搭配的5种调度方案进行探讨,与原始粒子群算法相比,所提算法可以跳出局部最优解而找到全局最优解。计算结果表明,风-光-储和需求响应都参与供电相比风-光-储供电可以将运行成本降低4.47%,用户舒适度提高3.51%。; 关键词虚拟电厂风-光-储需求响应经济调度反向学习的混沌映射自适应粒子群算法; Keywords virtual power plant wind-photovoltaic-energy storage demand response economic scheduling chaotic mapping adaptive particle swarm optimization algorithm based on opposition-based learning; 分类号 TM73 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于混沌学习算法的神经网络短期负荷预测	丁军威孙雅明	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2000	41	在线阅读下载PDF 职称材料
2	小波及混沌学习神经网络在短期电力负荷预测中的应用	杨延西刘丁李琦郑岗	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2003	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测	郭精人罗滇生何洪英缪志强彭寒平张红岩	《计算机工程》 CAS CSCD	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	风-光-储和需求响应协同的虚拟电厂日前经济调度优化	苟凯杰吕鸣阳高悦陈衡张国强雷兢	《广东电力》北大核心	2024	13	在线阅读下载PDF 职称材料