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基于雪消融优化算法的交直流混联电网连锁故障风险评估: 1; 作者王英英李勇 +3 位作者李会新陈磊李逸飞陈红坤《电力系统保护与控制》北大核心 2025年第4期37-47,共11页; 针对交直流混联电网连锁故障在不同演化阶段的风险评估问题,提出了一种基于雪消融优化(snow ablation optimization,SAO)算法的连锁故障风险评估方法。首先,阐述了交直流混联电网连锁故障在初始阶段、发展阶段和恶化阶段的主导作用因素... 展开更多; 关键词交直流混联电网连锁故障雪消融优化算法风险评估组合赋权策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

铁路下顾及NLOS遮挡的UWB基站布设优化方法: 2; 作者李颖奇王生亮 +3 位作者张宝成张洋许刘晴张督《导航定位学报》北大核心 2025年第4期156-167,共12页; 针对现有室内复杂大场景中超宽带(UWB)基站布局优化方法难以平衡兼顾非视距(NLOS)标签的可定位范围、精度和成本等问题,提出一种顾及NLOS遮挡的UWB基站布设多目标联合优化方法:根据目标区域内UWB基站的NLOS传播情况判断所有可定位点;然... 展开更多; 关键词超宽带(UWB) 铁路站点布局优化非视距(NLOS) 雪消融优化算法(SAO); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分量感知动态图Transformer的短期电力负荷预测被引量：4: 3; 作者朱莉高靖凯 +1 位作者朱春强邓凡《计算机应用研究》北大核心 2025年第2期381-390,共10页; 准确的短期负荷预测对于电力系统的稳定运行和有效调度至关重要。电力负荷数据因存在非线性、非平稳性而导致预测精度低。分解可以降低序列非平稳性的影响从而有效地提高预测精度,但现有分解预测方法缺乏对分解分量间关系的捕获且显著... 展开更多; 关键词短期负荷预测雪消融优化算法变分模态分解 GNN关系建模注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于相空间重构-深度学习的燃煤电厂主汽温预测模型被引量：1: 4; 作者金秀章赵大勇 +1 位作者赵术善畅晗《中国电机工程学报》北大核心 2025年第10期3924-3933,I0030,共11页; 针对由于火电机组调峰需求导致的燃烧状态不稳定,进而导致主蒸汽温度频繁波动难以预测的问题,该文提出一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)的双向门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,biGRU)主蒸汽温度预... 展开更多; 关键词主汽温相空间重构雪消融优化算法双向门控循环单元注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于雪消融优化算法的交直流混联电网连锁故障风险评估: 1; 作者王英英李勇李会新陈磊李逸飞陈红坤; 机构国家电网有限公司华中分部武汉大学电气与自动化学院; 出处《电力系统保护与控制》北大核心 2025年第4期37-47,共11页; 基金国家电网有限公司科技项目资助(52140023000M)。; 文摘针对交直流混联电网连锁故障在不同演化阶段的风险评估问题,提出了一种基于雪消融优化(snow ablation optimization,SAO)算法的连锁故障风险评估方法。首先,阐述了交直流混联电网连锁故障在初始阶段、发展阶段和恶化阶段的主导作用因素,建立了反映连锁故障演化特征的两级评估指标体系。然后,制定了基于SAO算法的风险评估指标组合赋权策略,确定了连锁故障风险评估流程。最后,利用Matlab/Simulink平台搭建了基于改进IEEE 30节点的交直流混联电网仿真模型,比较了所提方法与传统方法的指标权值差异,对比了不同规模的直流闭锁对交直流混联电网连锁故障的影响。结果表明,所提方法能够准确反映交直流混联电网连锁故障不同演化阶段的主导因素,对高危线路风险评估的敏感度相比传统方法可提升12.67%,验证了所提方法的合理性与有效性。; 关键词交直流混联电网连锁故障雪消融优化算法风险评估组合赋权策略; Keywords AC-DC hybrid power grid cascading failure snow ablation optimization(SAO)algorithm risk assessment combination weighting strategy; 分类号 TM721.3 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名铁路下顾及NLOS遮挡的UWB基站布设优化方法: 2; 作者李颖奇王生亮张宝成张洋许刘晴张督; 机构太原科技大学车辆与交通工程学院卫星导航系统与装备技术国家重点实验室太原理工大学矿业工程学院中国科学院精密测量科学与技术创新研究院精密大地测量与定位全国重点实验室中国科学院大学地球与行星科学学院; 出处《导航定位学报》北大核心 2025年第4期156-167,共12页; 基金太原科技大学博士科研启动基金资助项目(20232112,20242027) 山西省基础研究计划(自由探索类)青年项目(202203021212284) +2 种基金中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(N2023X003)。; 文摘针对现有室内复杂大场景中超宽带(UWB)基站布局优化方法难以平衡兼顾非视距(NLOS)标签的可定位范围、精度和成本等问题,提出一种顾及NLOS遮挡的UWB基站布设多目标联合优化方法:根据目标区域内UWB基站的NLOS传播情况判断所有可定位点;然后将可定位区域的平面精度稀释因子(HDOP)、可定位空间覆盖率、克拉美罗界(CRB)和布站成本加权求和作为目标函数;最终使用基于莱维飞行策略的改进雪消融算法(LFSAO)求解基站最优布设位置。实验结果表明,该方法布站优化后,站点一层最佳的16基站方案相比于基站数目最少的9基站方案,覆盖率从43.5%提升到99.7%,HDOP值下降18.7%,CRB值下降27.9%;站点二层中最佳的18基站方案相比于基站数量最少的8基站方案,覆盖率从87.1%提升到99.6%,HDOP值下降43.5%,CRB值下降66.0%;该方法具有良好的实用价值。; 关键词超宽带(UWB) 铁路站点布局优化非视距(NLOS) 雪消融优化算法(SAO); Keywords ultra-wideband(UWB) railway station layout optimization non-line-of-sight(NLOS) snow ablation optimizer(SAO); 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分量感知动态图Transformer的短期电力负荷预测被引量：4: 3; 作者朱莉高靖凯朱春强邓凡; 机构西安科技大学计算机科学与技术学院西安交通大学计算机科学与技术学院国网陕西省电力公司培训中心; 出处《计算机应用研究》北大核心 2025年第2期381-390,共10页; 基金国网陕西省电力有限公司科技项目(5226PX240003) 国网陕西电力有限公司数字化项目(B326PX230001,B326PX230000) 陕西省自然科学基础研究项目(2022JM317)。; 文摘准确的短期负荷预测对于电力系统的稳定运行和有效调度至关重要。电力负荷数据因存在非线性、非平稳性而导致预测精度低。分解可以降低序列非平稳性的影响从而有效地提高预测精度,但现有分解预测方法缺乏对分解分量间关系的捕获且显著增加了预测时间。为此,提出分量感知动态图Transformer(component-aware dynamic graph Transformer,CDGT)模型。首先,引入联合对立选择(joint opposite selection,JOS)算子和随机扰动改进雪消融优化算法(snow ablation optimizer,SAO),使用联合搜索和随机扰动的SAO(jointly searched and stochastic perturbed SAO,JSSAO)对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)进行参数寻优。VMD对原始的负荷数据进行分解得到不同频率的分量序列,然后使用图神经网络(graph neural network,GNN)来识别和建模分量之间的复杂关系。同时,使用引入频域指数滑动平均(exponential moving average,EMA)注意力的Transformer来学习分量内部的依赖关系。一次输出所有分量结果,线性相加后得到负荷预测值。通过两个公开负荷数据集的实验表明,CDGT优于一系列先进的基线以及分解预测方法,在澳大利亚数据集和摩洛哥数据集上,MAE分别降低了5.51%~31.08%和15.02%~75.49%。; 关键词短期负荷预测雪消融优化算法变分模态分解 GNN关系建模注意力机制; Keywords short-term load forecasting snow ablation optimizer VMD GNN relationship modeling attention mechanism; 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

题名基于相空间重构-深度学习的燃煤电厂主汽温预测模型被引量：1: 4; 作者金秀章赵大勇赵术善畅晗; 机构华北电力大学控制与计算机工程学院; 出处《中国电机工程学报》北大核心 2025年第10期3924-3933,I0030,共11页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFB0604300)。; 文摘针对由于火电机组调峰需求导致的燃烧状态不稳定,进而导致主蒸汽温度频繁波动难以预测的问题,该文提出一种基于相空间重构(phase space reconstruction,PSR)的双向门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,biGRU)主蒸汽温度预测模型。首先,利用互信息法筛选相关变量,对其进行相空间重构处理得到输入变量。然后,利用注意力机制(attentionmechanism,AM)确定各输入变量权重系数,再利用雪消融优化算法(snow ablation optimizer,SAO)优化biGRU超参数,建立相空间重构-雪消融优化-双向门控循环单元-注意力机制的主汽温预测模型(PSR-SAO-biGRU-AM预测模型)。最后,将该预测模型与未加入注意力机制、未加入SAO寻优算法、未加入相空间重构的模型进行对比验证。结果表明,相较于其他模型,提出的PSR-SAO-biGRU-AM预测模型的均方根误差、平均绝对百分比误差最小,预测精度最高,在主汽温波动剧烈仍能够准确预测,具有很好的动态特性。; 关键词主汽温相空间重构雪消融优化算法双向门控循环单元注意力机制; Keywords main steam temperature phase space reconstruction snow ablation optimization algorithm(SAO) bidirectional gate recurrent unit(biGRU) attention mechanism; 分类号 TM621 [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	基于雪消融优化算法的交直流混联电网连锁故障风险评估	王英英李勇李会新陈磊李逸飞陈红坤	《电力系统保护与控制》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	铁路下顾及NLOS遮挡的UWB基站布设优化方法	李颖奇王生亮张宝成张洋许刘晴张督	《导航定位学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于分量感知动态图Transformer的短期电力负荷预测	朱莉高靖凯朱春强邓凡	《计算机应用研究》北大核心	2025	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于相空间重构-深度学习的燃煤电厂主汽温预测模型	金秀章赵大勇赵术善畅晗	《中国电机工程学报》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料