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多源异构大数据下综合能源系统用户用能行为预测分析研究
被引量：
36
1
作者
马天男
王超
+4 位作者
彭丽霖
郭小帆
杜英
苟全峰
刘金朋
《智慧电力》
北大核心
2018年第10期86-95,共10页
在综合分析用户侧用能数据特征和数据来源基础上,建立了基于Spark平台和平衡迭代规约聚类分析(BIRCH)的用户用能行为聚类分析算法,并提出了算法并行化策略和聚类结果评价指标。针对用户用能行为聚类结果,结合Spark平台和深度信念神经网...
在综合分析用户侧用能数据特征和数据来源基础上,建立了基于Spark平台和平衡迭代规约聚类分析(BIRCH)的用户用能行为聚类分析算法,并提出了算法并行化策略和聚类结果评价指标。针对用户用能行为聚类结果,结合Spark平台和深度信念神经网络(DBN)构建了用户用能需求多线程预测模型。通过算例对并行化聚类算法和多线程需求预测模型进行了仿真分析,结果表明,构建的基于Spark-BIRCH的用户用能行为聚类算法具有较高的准确度和有效度,基于Spark-DBN的预测模型比单一预测模型的预测精度更高。仿真结果验证了2种模型的有效性和可行性。
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关键词
综合能源系统
用能行为
BIRCH聚类
深度信念神经网络
需求预测
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职称材料
计及电动汽车充电站接入的配电网网架规划优化研究
被引量：
22
2
作者
郭小帆
马天男
+3 位作者
王超
刘金朋
焦杰
周萍
《智慧电力》
北大核心
2019年第6期64-70,共7页
电动汽车充电站大规模的接入电网,将会对当地配电网造成显著影响。因此,对配电网进行科学合理的规划应当充分考虑电动汽车充电站的接入问题。首先,考虑电动汽车充电站的选址和规模,从成本最小化的角度出发,建立配电网网架规划的目标函...
电动汽车充电站大规模的接入电网,将会对当地配电网造成显著影响。因此,对配电网进行科学合理的规划应当充分考虑电动汽车充电站的接入问题。首先,考虑电动汽车充电站的选址和规模,从成本最小化的角度出发,建立配电网网架规划的目标函数。其中成本最小化要计及配电网投资成本、充电站投资和运营成本及功率损耗成本。其次,提出了一种新的量子极限学习果蝇优化算法(QEFOA),以提高果蝇算法(FOA)的优化能力。最后,通过算例分析验证所提出的配电网规划方法以及QEFOA的有效性。结果表明,所提出的配电网规划方法能够有效降低规划成本;同时与FOA等传统算法相比,QEFOA的收敛速度更快,搜索能力更强。
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关键词
配电网网架规划
QEFOA
电动汽车充电站
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职称材料
题名
多源异构大数据下综合能源系统用户用能行为预测分析研究
被引量：
36
1
作者
马天男
王超
彭丽霖
郭小帆
杜英
苟全峰
刘金朋
机构
国网
四川省
电力
公司
经济技术研究院
四川
电力
交易中心
有限公司
四川省电力设计咨询有限公司
华北
电力
大学经济与管理学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2018年第10期86-95,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目资助(71501071)~~
文摘
在综合分析用户侧用能数据特征和数据来源基础上,建立了基于Spark平台和平衡迭代规约聚类分析(BIRCH)的用户用能行为聚类分析算法,并提出了算法并行化策略和聚类结果评价指标。针对用户用能行为聚类结果,结合Spark平台和深度信念神经网络(DBN)构建了用户用能需求多线程预测模型。通过算例对并行化聚类算法和多线程需求预测模型进行了仿真分析,结果表明,构建的基于Spark-BIRCH的用户用能行为聚类算法具有较高的准确度和有效度,基于Spark-DBN的预测模型比单一预测模型的预测精度更高。仿真结果验证了2种模型的有效性和可行性。
关键词
综合能源系统
用能行为
BIRCH聚类
深度信念神经网络
需求预测
Keywords
integrated energy system
energy-use behavior
BIRCH clustering
deep belief neural network
demand forecasting
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
计及电动汽车充电站接入的配电网网架规划优化研究
被引量：
22
2
作者
郭小帆
马天男
王超
刘金朋
焦杰
周萍
机构
四川省电力设计咨询有限公司
国网
四川省
电力
公司
经济技术研究院
华北
电力
大学经济管理学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2019年第6期64-70,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71501071)~~
文摘
电动汽车充电站大规模的接入电网,将会对当地配电网造成显著影响。因此,对配电网进行科学合理的规划应当充分考虑电动汽车充电站的接入问题。首先,考虑电动汽车充电站的选址和规模,从成本最小化的角度出发,建立配电网网架规划的目标函数。其中成本最小化要计及配电网投资成本、充电站投资和运营成本及功率损耗成本。其次,提出了一种新的量子极限学习果蝇优化算法(QEFOA),以提高果蝇算法(FOA)的优化能力。最后,通过算例分析验证所提出的配电网规划方法以及QEFOA的有效性。结果表明,所提出的配电网规划方法能够有效降低规划成本;同时与FOA等传统算法相比,QEFOA的收敛速度更快,搜索能力更强。
关键词
配电网网架规划
QEFOA
电动汽车充电站
Keywords
power distribution network structure planning
QEFOA
electric vehicle charging station
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
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出处
发文年
被引量
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1
多源异构大数据下综合能源系统用户用能行为预测分析研究
马天男
王超
彭丽霖
郭小帆
杜英
苟全峰
刘金朋
《智慧电力》
北大核心
2018
36
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职称材料
2
计及电动汽车充电站接入的配电网网架规划优化研究
郭小帆
马天男
王超
刘金朋
焦杰
周萍
《智慧电力》
北大核心
2019
22
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