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基于EWT-GRU-RR的配电网短期电力负荷预测模型
被引量：
11
1
作者
白星振
赵康
+4 位作者
葛磊蛟
王慧
李晶
李华
牛峰
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期77-87,共11页
随着间歇分布式电源的大规模并入,电力负荷的波动性和非线性特征日益明显,现有单一预测模型较难实现精准预测。本研究提出一种经验小波变换(EWT)、门控循环单元(GRU)和岭回归(RR)相结合的短期电力负荷预测模型EWT-GRU-RR。首先,应用灰...
随着间歇分布式电源的大规模并入,电力负荷的波动性和非线性特征日益明显,现有单一预测模型较难实现精准预测。本研究提出一种经验小波变换(EWT)、门控循环单元(GRU)和岭回归(RR)相结合的短期电力负荷预测模型EWT-GRU-RR。首先,应用灰色关联度选取与负荷高相关性的气象耦合因素,作为相似日的分类指标;然后,采用皮尔逊系数法对类别内的负荷进行最佳相似日选取以减小计算规模;接着,采用EWT将相似日负荷数据分解得到不同频率的负荷模态序列;最后,采用GRU与RR分别对不同频率模态序列进行多步预测,并将预测分量叠加得到最终负荷预测结果。实验结果表明,本研究所提模型的预测误差较单一预测模型GRU减少了77%以上,较支持向量机回归(SVR)减少了75%以上,较先采用经验模态分解(EMD)进行分解再采用径向基函数神经网络(RBF)和RR组合预测模型EMD-RBF-RR减少了75%以上,较先采用EMD进行分解再采用GRU和RR组合预测模型EMD-GRU-RR减少了76%以上,有效提高了负荷预测精度。
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关键词
配电网
经验
小波变换
门控
循环
单元
岭回归
短期电力负荷
预测
模型
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职称材料
改进EEMD-GRU混合模型在径流预报中的应用
被引量：
8
2
作者
刘扬
王立虎
+1 位作者
杨礼波
刘雪梅
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期480-487,共8页
为解决径流预测模型存在的预测精确度低、稳定性差、延时高等问题,结合门控制循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU),集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的各自优点,提出一种基于改进EEMD方法的深度...
为解决径流预测模型存在的预测精确度低、稳定性差、延时高等问题,结合门控制循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU),集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的各自优点,提出一种基于改进EEMD方法的深度学习模型(EEMD-GRU)。该模型首先以智能算法对径流信号进行边界拓延,以解决EEMD边界效应。然后利用改进EEMD方法将径流信号分解为若干稳态分量,将各分量作为GRU模型的输入并对其进行预测。实验结果表明,与结合了经验模态分解的支持向量回归模型相比,并行EEMDGRU径流预测模型的预测精准度、可信度和效率分别提高82.50%、144.67%和95.49%。基于EEMD-GRU的最优运算结果表明,该方法可进一步减少区域防洪的经济损失,提高灾害监管的工作效率。
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关键词
径流预报
集合
经验
模态分解
深度学习
门控制
循环
单元神经网络
并行计算
混合
模型
时序
预测
工程应用
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职称材料
青藏铁路沿线负温填土长期动力力学特性试验研究
3
作者
董亮
姚昌瑞
+2 位作者
田爽
王柯
苏永华
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期50-58,共9页
为了评价冻土区路基的稳定性,本文对土体长期振动荷载下的动力特性进行研究,通过室内试验和理论分析相结合的手段对青藏铁路沿线填土的动力力学特性(动剪切模量和阻尼比)进行了分析。首先开展了室内固结不排水长期循环三轴试验,分析了...
为了评价冻土区路基的稳定性,本文对土体长期振动荷载下的动力特性进行研究,通过室内试验和理论分析相结合的手段对青藏铁路沿线填土的动力力学特性(动剪切模量和阻尼比)进行了分析。首先开展了室内固结不排水长期循环三轴试验,分析了不同负温、循环应力比对路基粉质黏土和地基砂土的动剪切模量和阻尼比等动力特性的影响。结果表明,路基粉质黏土的动剪切模量与温度呈现明显的负相关性,且随着循环应力比增大而呈现出较明显的增长趋势,阻尼比随着动剪切模量的增长而减小;地基砂土的动剪切模量和阻尼比受温度的影响与粉质黏土的响应规律呈现相同趋势,在温度为–10℃与循环应力比为0.2的相同条件下动剪切模量增至1.22倍,而阻尼比则减少到0.66倍。值得注意的是,砂土动剪切模量在循环应力比约为1时响应达到峰值,即动应力幅值达到围压时循环应力比增大,阻尼比增大而动剪切模量则呈现减小的趋势。随后在Wichtmann提出的高周循环模型基础上,建立了动剪切模量预测模型,能良好地反映动剪切模量在温度和循环应力比影响下,随振动次数变化的响应规律,通过拟合参数w0反映动剪切模量随循环应力比先增后减的规律,拟合数学关系显示长期振动次数约在13000次或振动时长8 min以上时,土体的动力响应规律发生了明显变化。最后,基于Hardin-Drnevich双曲线模型对动剪切模量和阻尼比的试验结果进行拟合,得到了动剪切模量与阻尼比的函数关系式,从而能大致预测阻尼比随动剪切模量变化的趋势及范围,随着归一化剪切模量的增大阻尼比呈现出减小的趋势。
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关键词
青藏铁路
负温动三轴试验
动力力学参数
循环
应力比
高周循环预测经验模型
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职称材料
题名
基于EWT-GRU-RR的配电网短期电力负荷预测模型
被引量：
11
1
作者
白星振
赵康
葛磊蛟
王慧
李晶
李华
牛峰
机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
天津大学智能电网教育部重点实验室
中国能源建设集团天津电力设计院有限公司
山东科技大学电子信息工程学院
国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院
河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期77-87,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51807134)
省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学)开放基金项目(EERI_KF20200014)。
文摘
随着间歇分布式电源的大规模并入,电力负荷的波动性和非线性特征日益明显,现有单一预测模型较难实现精准预测。本研究提出一种经验小波变换(EWT)、门控循环单元(GRU)和岭回归(RR)相结合的短期电力负荷预测模型EWT-GRU-RR。首先,应用灰色关联度选取与负荷高相关性的气象耦合因素,作为相似日的分类指标;然后,采用皮尔逊系数法对类别内的负荷进行最佳相似日选取以减小计算规模;接着,采用EWT将相似日负荷数据分解得到不同频率的负荷模态序列;最后,采用GRU与RR分别对不同频率模态序列进行多步预测,并将预测分量叠加得到最终负荷预测结果。实验结果表明,本研究所提模型的预测误差较单一预测模型GRU减少了77%以上,较支持向量机回归(SVR)减少了75%以上,较先采用经验模态分解(EMD)进行分解再采用径向基函数神经网络(RBF)和RR组合预测模型EMD-RBF-RR减少了75%以上,较先采用EMD进行分解再采用GRU和RR组合预测模型EMD-GRU-RR减少了76%以上,有效提高了负荷预测精度。
关键词
配电网
经验
小波变换
门控
循环
单元
岭回归
短期电力负荷
预测
模型
Keywords
power distribution network
empirical wavelet transform
gated recurrent unit
ridge regression
short-term power load
forecasting model
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
改进EEMD-GRU混合模型在径流预报中的应用
被引量：
8
2
作者
刘扬
王立虎
杨礼波
刘雪梅
机构
华北水利水电大学信息工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期480-487,共8页
基金
河南省水利科技攻关项目(GG202042).
文摘
为解决径流预测模型存在的预测精确度低、稳定性差、延时高等问题,结合门控制循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU),集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的各自优点,提出一种基于改进EEMD方法的深度学习模型(EEMD-GRU)。该模型首先以智能算法对径流信号进行边界拓延,以解决EEMD边界效应。然后利用改进EEMD方法将径流信号分解为若干稳态分量,将各分量作为GRU模型的输入并对其进行预测。实验结果表明,与结合了经验模态分解的支持向量回归模型相比,并行EEMDGRU径流预测模型的预测精准度、可信度和效率分别提高82.50%、144.67%和95.49%。基于EEMD-GRU的最优运算结果表明,该方法可进一步减少区域防洪的经济损失,提高灾害监管的工作效率。
关键词
径流预报
集合
经验
模态分解
深度学习
门控制
循环
单元神经网络
并行计算
混合
模型
时序
预测
工程应用
Keywords
runoff prediction
ensemble empirical mode decomposition
deep learning
gated recurrent unit
parallel computing
hybrid model
time series prediction
engineering application
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TV124 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
青藏铁路沿线负温填土长期动力力学特性试验研究
3
作者
董亮
姚昌瑞
田爽
王柯
苏永华
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
哈尔滨工业大学土木工程学院
黑龙江省寒区轨道交通工程技术研究中心
出处
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期50-58,共9页
基金
中国铁道科学院集团有限公司基金项目(2020YJ037)。
文摘
为了评价冻土区路基的稳定性,本文对土体长期振动荷载下的动力特性进行研究,通过室内试验和理论分析相结合的手段对青藏铁路沿线填土的动力力学特性(动剪切模量和阻尼比)进行了分析。首先开展了室内固结不排水长期循环三轴试验,分析了不同负温、循环应力比对路基粉质黏土和地基砂土的动剪切模量和阻尼比等动力特性的影响。结果表明,路基粉质黏土的动剪切模量与温度呈现明显的负相关性,且随着循环应力比增大而呈现出较明显的增长趋势,阻尼比随着动剪切模量的增长而减小;地基砂土的动剪切模量和阻尼比受温度的影响与粉质黏土的响应规律呈现相同趋势,在温度为–10℃与循环应力比为0.2的相同条件下动剪切模量增至1.22倍,而阻尼比则减少到0.66倍。值得注意的是,砂土动剪切模量在循环应力比约为1时响应达到峰值,即动应力幅值达到围压时循环应力比增大,阻尼比增大而动剪切模量则呈现减小的趋势。随后在Wichtmann提出的高周循环模型基础上,建立了动剪切模量预测模型,能良好地反映动剪切模量在温度和循环应力比影响下,随振动次数变化的响应规律,通过拟合参数w0反映动剪切模量随循环应力比先增后减的规律,拟合数学关系显示长期振动次数约在13000次或振动时长8 min以上时,土体的动力响应规律发生了明显变化。最后,基于Hardin-Drnevich双曲线模型对动剪切模量和阻尼比的试验结果进行拟合,得到了动剪切模量与阻尼比的函数关系式,从而能大致预测阻尼比随动剪切模量变化的趋势及范围,随着归一化剪切模量的增大阻尼比呈现出减小的趋势。
关键词
青藏铁路
负温动三轴试验
动力力学参数
循环
应力比
高周循环预测经验模型
Keywords
Qinghai—Xizang railway
dynamic triaxial test
dynamic mechanical parameters
cyclic stress ratio
multiple-cycle forecasting empirical model
分类号
TU435 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EWT-GRU-RR的配电网短期电力负荷预测模型
白星振
赵康
葛磊蛟
王慧
李晶
李华
牛峰
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进EEMD-GRU混合模型在径流预报中的应用
刘扬
王立虎
杨礼波
刘雪梅
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2022
8
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下载PDF
职称材料
3
青藏铁路沿线负温填土长期动力力学特性试验研究
董亮
姚昌瑞
田爽
王柯
苏永华
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
0
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