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基于模糊着色Petri网的多状态系统可靠性分析
被引量：
3
1
作者
张新菊
姚淑珍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第11期77-82,101,共7页
在多状态系统中,由于性能退化、局部失效等原因,系统或元件会表现出从完全失效到完美工作之间的一系列过渡状态,这些过渡状态信息将直接影响系统的可靠性。针对这一问题,提出一种模糊着色Petri网模型,该模型通过对模糊状态及状态变迁进...
在多状态系统中,由于性能退化、局部失效等原因,系统或元件会表现出从完全失效到完美工作之间的一系列过渡状态,这些过渡状态信息将直接影响系统的可靠性。针对这一问题,提出一种模糊着色Petri网模型,该模型通过对模糊状态及状态变迁进行建模来刻画多状态系统的可靠性特征。在这种模糊着色Petri网模型中,变迁阈值会随着节点状态模糊信息的动态变化而发生变化,为此提出自适应模糊推理算法进行阈值调整,为多状态系统模型的可靠性分析及性能优化提供指导。通过对多状态系统可靠性分析进行验证,表明研究提出的模糊着色Petri网及参数调整策略合理有效,有利于提高多状态系统整体性能。
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关键词
多状态系统
模糊
着色Petri网
自适应模糊推理算法
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职称材料
基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法研究
被引量：
15
2
作者
时珉
王强
+4 位作者
王铁强
王一峰
尹瑞
何琰
Yordanos Kassa Semero
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019年第7期989-994,共6页
短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布...
短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法。首先,基于随机森林中的增益情况,对影响分布式光伏发电系统的各项特征参数进行筛选;然后,通过自适应神经模糊推理算法对输入数据进行训练,并使用粒子群算法对ANFIS模型进行优化;接着,建立基于离线训练和在线预测的ANFIS-PSO分布式光伏发电功率预测模型;最后,利用北京某地分布式光伏发电系统的实际数据来验证模拟结果的准确性。
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关键词
分布式光伏发电系统
发电功率预测
特征筛选
自适应
神经
模糊推理
算法
粒子群
算法
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职称材料
题名
基于模糊着色Petri网的多状态系统可靠性分析
被引量：
3
1
作者
张新菊
姚淑珍
机构
北京航空航天大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第11期77-82,101,共7页
文摘
在多状态系统中,由于性能退化、局部失效等原因,系统或元件会表现出从完全失效到完美工作之间的一系列过渡状态,这些过渡状态信息将直接影响系统的可靠性。针对这一问题,提出一种模糊着色Petri网模型,该模型通过对模糊状态及状态变迁进行建模来刻画多状态系统的可靠性特征。在这种模糊着色Petri网模型中,变迁阈值会随着节点状态模糊信息的动态变化而发生变化,为此提出自适应模糊推理算法进行阈值调整,为多状态系统模型的可靠性分析及性能优化提供指导。通过对多状态系统可靠性分析进行验证,表明研究提出的模糊着色Petri网及参数调整策略合理有效,有利于提高多状态系统整体性能。
关键词
多状态系统
模糊
着色Petri网
自适应模糊推理算法
Keywords
Multi-state system
Fuzzy-colored petri nets
Adaptive fuzzy reasoning algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法研究
被引量：
15
2
作者
时珉
王强
王铁强
王一峰
尹瑞
何琰
Yordanos Kassa Semero
机构
国网河北省电力有限公司
北京清软创新科技股份有限公司
新能源电力系统国家重点实验室华北电力大学
出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019年第7期989-994,共6页
基金
国家自然科学基金(51507061)
国家重点研发计划项目(2017YFB0903100)
文摘
短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法。首先,基于随机森林中的增益情况,对影响分布式光伏发电系统的各项特征参数进行筛选;然后,通过自适应神经模糊推理算法对输入数据进行训练,并使用粒子群算法对ANFIS模型进行优化;接着,建立基于离线训练和在线预测的ANFIS-PSO分布式光伏发电功率预测模型;最后,利用北京某地分布式光伏发电系统的实际数据来验证模拟结果的准确性。
关键词
分布式光伏发电系统
发电功率预测
特征筛选
自适应
神经
模糊推理
算法
粒子群
算法
Keywords
short-term distributed PV
generation forecasting
adaptive neuro-fuzzy inference system
particle swarm optimization
feature selection
分类号
TK519 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于模糊着色Petri网的多状态系统可靠性分析
张新菊
姚淑珍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
2
基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法研究
时珉
王强
王铁强
王一峰
尹瑞
何琰
Yordanos Kassa Semero
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019
15
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职称材料
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