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考虑超大功率的光储充换电站选址定容方法
1
作者
刘晓楠
张剑
+5 位作者
张智达
多葭宁
程杉
郝爽
赵越
王豪杰
《电力科学与技术学报》
北大核心
2025年第2期217-226,共10页
现有研究在超大功率充换电站的规划中对用户行为差异性和随机性刻画不全面,且缺乏对站内光伏、储能等分布式灵活资源协同规划的考虑。为此,提出一种计及多耦合因素的光储充换一体化电站双层选址定容方法。首先,构建了考虑用户出行特性...
现有研究在超大功率充换电站的规划中对用户行为差异性和随机性刻画不全面,且缺乏对站内光伏、储能等分布式灵活资源协同规划的考虑。为此,提出一种计及多耦合因素的光储充换一体化电站双层选址定容方法。首先,构建了考虑用户出行特性、温度与实时路况等因素的电动汽车充换电负荷预测模型;其次,为兼顾用户充、换电需求与配电网安全经济发展,将光伏、储能设施作为能量缓冲装置,对其进行精细化出力建模;再次,构建光储充-换电站双层规划模型,其上层模型以充换电站年化收益最优为目标,进行选址,下层模型以用户到站的距离最短为目标,确定各充-换电站的服务范围,并将结果反馈给上层,结合预测结果进行定容优化;最后,以路网与IEEE 33节点配电网耦合拓扑结构为例,验证了所提模型和方法的有效性。研究表明,该方法可以使超大功率充电设施合理接入充换电站,为城市充电基础设施的规划提供理论指导与技术方法支撑。
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关键词
超大功率
负荷预测
光储充换一体化
选址定容
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职称材料
基于多特征融合的中文评论情感分类算法
被引量:
6
2
作者
陈昀
毕海岩
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第6期651-656,共6页
为解决情感分类中词间的语义关系难以表达和分析的问题,提出了一种基于词向量(word representation)和支持向量机(support vector machine)的情感分类算法,对电子商务在线评论的情感分类问题进行研究.首先使用word2vec聚类相似特征,然...
为解决情感分类中词间的语义关系难以表达和分析的问题,提出了一种基于词向量(word representation)和支持向量机(support vector machine)的情感分类算法,对电子商务在线评论的情感分类问题进行研究.首先使用word2vec聚类相似特征,然后使用word2vec和SVM对情感数据进行训练和分类,并分别使用基于词特征和基于词性标注的方法进行特征选择.在京东评论数据上进行的实验结果表明,与现有方法相比,分类准确率和召回率得到了提高.
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关键词
情感分类
词向量
支持向量机
机器学习
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职称材料
题名
考虑超大功率的光储充换电站选址定容方法
1
作者
刘晓楠
张剑
张智达
多葭宁
程杉
郝爽
赵越
王豪杰
机构
国网
天津市
电力
公司
电力
科学研究院
国网
天津市
电力
公司
国网
电动汽车服务(
天津
)有限
公司
三峡大学电气与新能源学院
国网天津市电力公司城东供电公司
出处
《电力科学与技术学报》
北大核心
2025年第2期217-226,共10页
基金
国网天津市电力公司科学技术研发项目(电科-研发2023-53)。
文摘
现有研究在超大功率充换电站的规划中对用户行为差异性和随机性刻画不全面,且缺乏对站内光伏、储能等分布式灵活资源协同规划的考虑。为此,提出一种计及多耦合因素的光储充换一体化电站双层选址定容方法。首先,构建了考虑用户出行特性、温度与实时路况等因素的电动汽车充换电负荷预测模型;其次,为兼顾用户充、换电需求与配电网安全经济发展,将光伏、储能设施作为能量缓冲装置,对其进行精细化出力建模;再次,构建光储充-换电站双层规划模型,其上层模型以充换电站年化收益最优为目标,进行选址,下层模型以用户到站的距离最短为目标,确定各充-换电站的服务范围,并将结果反馈给上层,结合预测结果进行定容优化;最后,以路网与IEEE 33节点配电网耦合拓扑结构为例,验证了所提模型和方法的有效性。研究表明,该方法可以使超大功率充电设施合理接入充换电站,为城市充电基础设施的规划提供理论指导与技术方法支撑。
关键词
超大功率
负荷预测
光储充换一体化
选址定容
Keywords
ultra-high power
load prediction
integration of photovoltaic and energy storage charging and switching
siting and capacity determination
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于多特征融合的中文评论情感分类算法
被引量:
6
2
作者
陈昀
毕海岩
机构
国网天津市电力公司城东供电公司
出处
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第6期651-656,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61375075)
河北省自然科学基金资助项目(F2013201064)
文摘
为解决情感分类中词间的语义关系难以表达和分析的问题,提出了一种基于词向量(word representation)和支持向量机(support vector machine)的情感分类算法,对电子商务在线评论的情感分类问题进行研究.首先使用word2vec聚类相似特征,然后使用word2vec和SVM对情感数据进行训练和分类,并分别使用基于词特征和基于词性标注的方法进行特征选择.在京东评论数据上进行的实验结果表明,与现有方法相比,分类准确率和召回率得到了提高.
关键词
情感分类
词向量
支持向量机
机器学习
Keywords
sentiment classification
word2vec
SVM
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑超大功率的光储充换电站选址定容方法
刘晓楠
张剑
张智达
多葭宁
程杉
郝爽
赵越
王豪杰
《电力科学与技术学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多特征融合的中文评论情感分类算法
陈昀
毕海岩
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015
6
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职称材料
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