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基于改进粒子群算法优化LSTM的短期电力负荷预测 被引量:12
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作者 崔星 李晋国 +1 位作者 张照贝 李麟容 《电测与仪表》 北大核心 2024年第1期131-136,共6页
电力负荷数据具备时序性和非线性特征,长短时记忆神经网络(LSTM,long short-term memory)可以有效处理上述数据特性。然而LSTM算法性能对预置参数具有极大的依赖性,依靠经验设定的参数会使模型具有较低的泛化性能,降低了预测效果。为解... 电力负荷数据具备时序性和非线性特征,长短时记忆神经网络(LSTM,long short-term memory)可以有效处理上述数据特性。然而LSTM算法性能对预置参数具有极大的依赖性,依靠经验设定的参数会使模型具有较低的泛化性能,降低了预测效果。为解决上述问题,提出非线性动态调整惯性权重粒子群算法(NIWPSO,nonlinear dynamic inertia weight strategy particle swarm optimization)与LSTM相结合的预测模型NIWPSO-LSTM。利用非线性动态调整惯性权重的方法来提升PSO的全局寻优能力,再通过NIWPSO对LSTM的参数进行优化。实验结果表明,NIWPSO-LSTM预测精度要远高于其他模型,验证了所提方案的可行性。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 机器学习 非线性动态调整惯性粒子群算法 LSTM
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电力系统低频振荡的协调控制 被引量:5
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作者 徐庆中 丁玎 詹昕 《广东电力》 2013年第9期72-76,共5页
区域间低频振荡的可能性和危害性日益增加,严重威胁着电网的安全稳定,为此,阐述电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)各环节抑制低频振荡的原理。建立电力系统模型,以系统模型为基础对发电机励磁系统与电力系统的低频振荡之间... 区域间低频振荡的可能性和危害性日益增加,严重威胁着电网的安全稳定,为此,阐述电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)各环节抑制低频振荡的原理。建立电力系统模型,以系统模型为基础对发电机励磁系统与电力系统的低频振荡之间的关系进行分析,利用相位补偿法对PSS进行参数设计;利用MATLAB程序对2区4机电力系统进行单机分别配置PSS参数;利用改进的粒子群算法配置PSS参数进行协调控制。通过仿真计算,验证了利用改进的粒子群算法协调配置PSS参数对抑制系统低频振荡的效果比单机分别配置更好。 展开更多
关键词 低频振荡 电力系统稳定器协调控制 非线性动态惯性权重 粒子群算法
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