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基于时序特征灰度图与多任务学习的综合能源负荷短期预测 被引量：1
1
作者 倪建辉 张菁 +2 位作者 张昊立 陈龙 高典 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期186-199,共14页
准确预测综合能源系统(Integrated energy system,IES)中的电、冷、热多元负荷是提高各类能源综合效率、获得更大经济效益的关键。因此,提出一种基于时序特征灰度图与多任务学习的综合能源负荷短期预测方法。首先将初始特征集通过最大... 准确预测综合能源系统(Integrated energy system,IES)中的电、冷、热多元负荷是提高各类能源综合效率、获得更大经济效益的关键。因此,提出一种基于时序特征灰度图与多任务学习的综合能源负荷短期预测方法。首先将初始特征集通过最大互信息系数(Maximum information coefficient,MIC)改进的快速相关滤波算法(Fast correlation-based filter,FCBF)对IES时序特征数据集进行相关性分析和冗余性分析;然后将特征选择结果利用因数重构法与MIC-gamma图像增强的方法重构为时序特征灰度图,能够直观有效地反映实际数据的特征相关性;其次采用基于多任务学习框架的(Convolutional block attention module-convolutional neural network-deep bidirectional gated recurrent unit,CBAM-CNN-DBiGRU)网络进行训练,嵌入的卷积注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM)与(Deep bidirectional gated recurrent unit,DBiGRU)结构能有效加强共享层的关键信息提取和时序信息处理能力;最后以美国亚利桑那州立大学的IES数据为例对提出的方法进行测试。选取典型工作日和典型休息日并对比多种深度网络模型,测试结果表明,该模型在典型工作日的加权平均绝对百分比误差与加权均方根误差分别最大降低了0.8813%与229.2593 kW,在典型休息日则分别最大降低了0.9942%与360.8007 kW,能够有效提升IES多元负荷预测精度。 展开更多
关键词 多元负荷预测 最大互信息系数 快速相关滤波算法 特征冗余性 MIC-gamma图像增强 卷积注意力机制模块 深度双向门控循环单元
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引入注意力机制的LSTM-FCN海上风电功率预测
2
作者 张昊立 张菁 +2 位作者 倪建辉 陈龙 高典 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期444-450,共7页
提出一种注意力机制与LSTM-FCN网络结合的海上风电预测模型,在数据中引入风切变物理量来更准确地预测海上风电发电功率。选用公共数据集网站Zenodo内某海上风电场数据中2组风力机数据进行分析和预测验证。对数据集进行标准化预处理后,用... 提出一种注意力机制与LSTM-FCN网络结合的海上风电预测模型,在数据中引入风切变物理量来更准确地预测海上风电发电功率。选用公共数据集网站Zenodo内某海上风电场数据中2组风力机数据进行分析和预测验证。对数据集进行标准化预处理后,用AMLSTM-FCN网络和CNN网络、LSTM网络、LSTM-FCN网络进行对比实验,其中AMLSTM-FCN网络在2份风力机数据预测中,RMSE、MAPE、MAE分别为:5号风力机:6.9434、14.01%、48.6636,6号风力机:2.6933、7.12%、17.2536,在相同时段上采用去除风切变的数据训练网络,得到的预测结果从4个指标中看出预测准确度下降。实验表明AMLSTM-FCN网络在海上风电功率预测中有更高的预测精度,以及风切变也对海上风电功率有显著影响。 展开更多
关键词 海上风电 功率预测 注意力机制 人工神经网络 风切变
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基于VMD和射箭算法优化改进ELM的短期光伏发电预测 被引量：2
3
作者 陈龙 张菁 +2 位作者 张昊立 倪建辉 高典 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期135-141,共7页
为了提高光伏发电预测的准确性,提出一种结合变分模态分解(VMD)、改进的射箭算法(AA)和改进的极限学习机(ELM)的短期光伏功率预测模型。首先,将光伏数据进行变分模态分解;然后,利用混合核函数改进极限学习机;之后,利用随机反向学习策略... 为了提高光伏发电预测的准确性,提出一种结合变分模态分解(VMD)、改进的射箭算法(AA)和改进的极限学习机(ELM)的短期光伏功率预测模型。首先,将光伏数据进行变分模态分解;然后,利用混合核函数改进极限学习机;之后,利用随机反向学习策略改进射箭算法;最后,通过改进的射箭算法对混合核极限学习机中的核参数寻优并建立预测模型。通过对澳大利亚DKA太阳能中心的数据进行验证,证明该文方法的准确性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 机器学习 极限学习机 混合核函数 射箭算法
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基于改进麻雀算法的配电网故障定位 被引量：2
4
作者 张昊立 张菁 +2 位作者 倪建辉 陈龙 高典 《电力科学与工程》 2022年第11期25-33,共9页
为提高配电网故障定位的速度和准确性,提出了一种基于改进麻雀算法的配电网故障定位方法。在麻雀算法中引入混沌初始化无限折叠迭代混沌映射,并对该映射方法进行了取固定参数和取模改进。建立了基于配电网结构和逻辑关系的开关函数;在... 为提高配电网故障定位的速度和准确性,提出了一种基于改进麻雀算法的配电网故障定位方法。在麻雀算法中引入混沌初始化无限折叠迭代混沌映射,并对该映射方法进行了取固定参数和取模改进。建立了基于配电网结构和逻辑关系的开关函数;在此基础上,针对不同的配电网结构建立了相应的故障定位数学模型,并对单一电源、多电源配电网设定了不同的目标函数。在单一故障场景、有信息畸变的单一故障场景、多故障场景、有信息畸变的多故障场景中进行仿真测试。测试结果验证了该算法的准确性和有效性。在IEEE33节点场景下,将该方法与粒子群算法、遗传算法、蝙蝠算法进行了比较。结果表明,在模型建立正确的情况下,算法收敛速度更快,且具有很好的寻优能力。 展开更多
关键词 配电网 故障定位 信息畸变 麻雀算法 混沌
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具有误差补偿的信号干扰下超宽带室内定位 被引量：1
5
作者 陈龙 张菁 +2 位作者 张昊立 倪建辉 高典 《导航定位学报》 CSCD 2022年第6期59-67,共9页
针对存在信号干扰的超宽带(UWB)室内精准定位问题,提出一种具有信号干扰识别和误差补偿的超宽带室内定位方法。采用拉依达准则来剔除基站与靶点之间距离数据中的异常值或缺失值;接着用最小二乘的三维定位算法求解出靶点坐标;最后利用随... 针对存在信号干扰的超宽带(UWB)室内精准定位问题,提出一种具有信号干扰识别和误差补偿的超宽带室内定位方法。采用拉依达准则来剔除基站与靶点之间距离数据中的异常值或缺失值;接着用最小二乘的三维定位算法求解出靶点坐标;最后利用随机反向学习策略改进的射箭算法(AA)优化支持向量机(SVM)模型来识别是否有信号干扰,并对靶点坐标进行误差补偿。实验结果表明,在信号正常的情况下,定位结果的均方根误差为20.365 7 cm,比误差补偿前减小了65.1%,在信号有干扰情况下,定位结果的均方根误差为30.687 1 cm,比误差补偿前减小了57.86%。相比于传统算法,本文方法可以提高信号干扰下的超宽带室内定位精度。 展开更多
关键词 超宽带 室内定位 信号干扰 支持向量机 射箭算法 误差补偿 拉依达准则
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