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题名利用数据挖掘进行短期电价预测
被引量：16
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作者
袁贵川
程利
王建全
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机构
浙江大学电机工程学系
河海大学计算机及信息学院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
2003年第2期19-23,共5页
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文摘
在电力市场化的今天 ,如何准确地进行电价预测 ,是市场参与各方都十分关心的问题。由于电价受到众多因素的影响 ,所以到目前为止还没有较好的预测方法。本文简要叙述了数据挖掘技术的特点。在详细分析了电价的特点和考虑到电价与负荷的强相关性之后 ,提出了一种基于数据挖掘中时间序列相似性研究的短期电价预测方法。采用序列分段平均值技术进行降维。最后利用加州电力市场的数据做试验 。
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关键词
电力系统
负荷预测
短期电价预测
数据挖掘
电力市场
电力工业
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Keywords
power system, power market, data mining, time series similarity search, electric price forecasting
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
F407.61
[经济管理—产业经济]
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题名洪水演算的参数自适应马斯京根法
被引量：7
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作者
罗军刚
解建仓
张刚
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机构
西安理工大学水利水电学院
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出处
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期57-64,共8页
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基金
国家"863"计划资助项目(2006AA01A126)
国家自然科学基金资助项目(50979088)
陕西省国际合作重点项目(2008KW-32)
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文摘
由于不同洪水所估计的马斯京根模型的参数值各不相同,采用相同的参数值势必对洪水演算的精度产生较大的影响。本文提出了一种用于洪水演算的参数自适应马斯京根法,采用数据挖掘中的时间序列相似性搜索方法搜索与当前洪水最相似的洪水过程,利用该相似洪水进行模型参数的最优估计,然后根据所估计的参数进行洪水演算。同时,针对参数估计中所存在的求解复杂、精度差等问题,提出了一种基于免疫克隆选择的马斯京根模型参数估计算法。该方法具有求解精度高,计算速度快、适应性强等特点,能够很好的解决马斯京根模型的参数最优估计问题。仿真实验表明参数自适应马斯京根法具有更高的演算精度,应用实例验证了该方法可行性和有效性。
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关键词
洪水演算
马斯京根模型
时间序列相似性检索
参数估计
免疫克隆选择算法
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Keywords
flood routing
Muskingum routing model
time-series similarity search
parameter estimation
immune clonal selection algorithm
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分类号
P338
[天文地球—水文科学]
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题名基于约束满足的相似时序数据的搜索算法
被引量：3
- 3
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作者
朱明
蔡庆生
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机构
中国科学技术大学自动化系
中国科学技术大学计算机系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2000年第1期68-73,共6页
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基金
国家自然科学基金
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文摘
提出了一种基于约束满足的启发式搜索方法，用于寻找时序数据相似变化区域。该算法利用所给出的一个局部约束条件和３个全局约束条件，从整体上模仿人对相似时序数据的模糊判断过程，以此找出数据序列中相似的变化区域。并给出了该算法对太阳黑子和纽约证券交易Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ指数数据的实验测试结果。
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关键词
约束满足
启发式搜索
数据挖掘
数据库
算法
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Keywords
time-series similarity
Constraint satisfaction
Heuristic search
Data mining
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名曲线链式回转弹仓动力学模型不确定参数辨识
- 4
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作者
文浩
侯保林
林瑜斌
金鑫
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机构
南京理工大学机械工程学院
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1460-1471,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(52105022)。
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文摘
为了准确模拟曲线链式回转弹仓输送弹药过程中的非线性动力学特性,根据系统的拓扑结构和控制原理建立包含不确定参数的动力学模型。利用优化设计思想,基于系统测试数据建立不确定参数辨识模型。提出一种函数型时间序列相似度作为辨识准则,采用基于径向基函数的高维模型表示和径向基函数分别构建从机械系统和控制系统不确定参数到辨识准则的代理模型。将麻雀搜索算法嵌入岛屿模型进行多种群结构化,形成岛屿麻雀搜索算法,进行寻优求解。以工况1测试数据为基准,对机械系统和控制系统的不确定参数进行辨识。研究结果表明,辨识后的动力学模型对两种工况的输出结果与测试数据相似度较高,验证了建模的准确性和辨识的有效性,为动作可靠性分析和故障诊断研究提供了可靠的样本数据来源。
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关键词
曲线链式回转弹仓
参数辨识
函数型时间序列相似度
岛屿麻雀搜索算法
高维代理模型
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Keywords
curved chain rotary shell magazine
parameter identification
functional time series similarity
island sparrow search algorithm
high dimensional surrogate model
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分类号
TJ303
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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题名基于SOM神经网络的蓄电池SOH快速检测研究
被引量：2
- 5
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作者
蒋海锋
万畅
林树胜
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机构
广东省科技干部学院
广东省大数据分析与处理重点实验室
珠海(深圳)清华大学研究院创新中心能源与工业智能技术研究所
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出处
《工业控制计算机》
2023年第3期132-134,共3页
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基金
2021年广东省科技干部学院科研项目(XJJS202106)。
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文摘
介绍了一种通过机器学习快速分离同组不健康电池及预测未知蓄电池健康度SOH的方法。IEC60896-22-2004和GB/T19638.2-2005标准规定了铅酸蓄电池的容量标准及检测方法。标准的容量测试方法需要使用C_(10)的电流恒流放电10个小时,试验方法在实际中难以应用于数量庞大的在用蓄电池组。研究一种基于机器学习的替代方法,对蓄电池组均衡电压后进行快速5分钟大电流充电和5分钟大电流放电,提取充放电的特征,通过SOM神经网络将每个蓄电池特征映射到二维平面,然后通过聚类分析分离不同容量性能的电池。更进一步,通过多次机器学习和按照标准方法获取真实容量,建立监督学习的训练集,利用SOM神经网络聚类中心距离或者时序相似性搜索算法用于快速评估未知电池样本的容量,准确率达96%。
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关键词
SOM神经网络
蓄电池容量
SOH
机器学习
时序相似性搜索
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Keywords
SOM neural network
acid-battery capacity
SOH
machine learning
time series similarity search
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM912
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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