期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
智能电网下基于负荷识别的居民电动汽车需求响应特性建模方法研究
被引量：
8
1
作者
梁海峰
刘博
+2 位作者
郑灿
曹大卫
高亚静
《现代电力》
北大核心
2018年第5期1-9,共9页
当前智能电网技术的发展对系统负荷响应特性的建模工作提出了更高的要求,特别是大规模电动汽车并网后针对居民充电行为的需求响应特性应该得到进一步研究。基于非侵入式负荷监测技术,本文分析了电动汽车实际充电功率特点,提出一种在居...
当前智能电网技术的发展对系统负荷响应特性的建模工作提出了更高的要求,特别是大规模电动汽车并网后针对居民充电行为的需求响应特性应该得到进一步研究。基于非侵入式负荷监测技术,本文分析了电动汽车实际充电功率特点,提出一种在居民家庭日负荷曲线中识别充电负荷的方法,并将此识别结果作为需求侧响应特性建模的数据基础;针对充电负荷与环境温度、日类型的相关性,本研究将相似日短期负荷预测算法引入到负荷转移率计算过程中,减小因日负荷波动带来的计算误差,并采用优化算法进行参数辨识,进而建立更为准确的分时电价下电动汽车充电负荷响应特性模型。最后仿真验证了该建模方法的有效性和优越性。
展开更多
关键词
负荷识别
电动汽车
峰谷分时电价
负荷预测
需求侧响应
下载PDF
职称材料
基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测
被引量：
7
2
作者
杨春霞
王耀力
+1 位作者
王力波
常青
《电测与仪表》
北大核心
2019年第10期82-86,98,共6页
针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLN...
针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对 NW-FLNN神经网络、逆传播 B P神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较B P神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。
展开更多
关键词
小波神经网络
随机矢量函数连接型网络
新型小波链神经网络
电价预测
下载PDF
职称材料
题名
智能电网下基于负荷识别的居民电动汽车需求响应特性建模方法研究
被引量：
8
1
作者
梁海峰
刘博
郑灿
曹大卫
高亚静
机构
华北电力大学电力工程系
出处
《现代电力》
北大核心
2018年第5期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51607068)
文摘
当前智能电网技术的发展对系统负荷响应特性的建模工作提出了更高的要求,特别是大规模电动汽车并网后针对居民充电行为的需求响应特性应该得到进一步研究。基于非侵入式负荷监测技术,本文分析了电动汽车实际充电功率特点,提出一种在居民家庭日负荷曲线中识别充电负荷的方法,并将此识别结果作为需求侧响应特性建模的数据基础;针对充电负荷与环境温度、日类型的相关性,本研究将相似日短期负荷预测算法引入到负荷转移率计算过程中,减小因日负荷波动带来的计算误差,并采用优化算法进行参数辨识,进而建立更为准确的分时电价下电动汽车充电负荷响应特性模型。最后仿真验证了该建模方法的有效性和优越性。
关键词
负荷识别
电动汽车
峰谷分时电价
负荷预测
需求侧响应
Keywords
load
identification
elec
tric
vehicle
TOU
elec
-
tricity
price
load
forecasting
demand
side
response
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测
被引量：
7
2
作者
杨春霞
王耀力
王力波
常青
机构
太原理工大学信息与计算机学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2019年第10期82-86,98,共6页
基金
全国工程专业学位研究生教育指导委员会立项项目(2016-ZX-095)
山西省自然科学基金资助项目(201801D121141)
文摘
针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对 NW-FLNN神经网络、逆传播 B P神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较B P神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。
关键词
小波神经网络
随机矢量函数连接型网络
新型小波链神经网络
电价预测
Keywords
wavelet
neural
network
random
vector
functional
link
net
new
wavelet
functional
link
neural
network
elec
-
tricity
price
forecasting
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能电网下基于负荷识别的居民电动汽车需求响应特性建模方法研究
梁海峰
刘博
郑灿
曹大卫
高亚静
《现代电力》
北大核心
2018
8
下载PDF
职称材料
2
基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测
杨春霞
王耀力
王力波
常青
《电测与仪表》
北大核心
2019
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
