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基于动量因子的神经网络群电流负荷预测模型
被引量:
10
1
作者
田野
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第17期31-38,共8页
通过建立改进的4层神经网络群,以历史负荷电流作为样本进行训练,实现对于未来负荷电流的预测。针对传统BP神经网络易收敛到局部极值的问题,引入了动态调整的动量因子。为增强对于随月份动态变化较剧烈的负荷的预测能力,提出了BP网络群...
通过建立改进的4层神经网络群,以历史负荷电流作为样本进行训练,实现对于未来负荷电流的预测。针对传统BP神经网络易收敛到局部极值的问题,引入了动态调整的动量因子。为增强对于随月份动态变化较剧烈的负荷的预测能力,提出了BP网络群结构。数据模拟结果说明该算法具有高精确性,可有效估算出下一阶段线路电流负荷变化趋势值,并且预测速度满足实际使用要求。该模型可以用于监测重点单位用电负荷变化情况,及早提示供电单位采取相应措施,促进智能电网建设。
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关键词
电流负荷预测
神经网络
大数据分析
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职称材料
基于LSTM神经网络的短期高压负荷电流预测方法
被引量:
20
2
作者
张洋
姬波
+1 位作者
卢红星
娄铮铮
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期49-54,共6页
传统模型在短期高压负荷电流预测中难以同时解决负荷电流数据的非线性和时间相关性问题。针对此问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的短期高压负荷电流回归预测方法SHCP-LSTM。该方法引入自循环权重,使细胞彼此循环连接,可...
传统模型在短期高压负荷电流预测中难以同时解决负荷电流数据的非线性和时间相关性问题。针对此问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的短期高压负荷电流回归预测方法SHCP-LSTM。该方法引入自循环权重,使细胞彼此循环连接,可以动态改变累积的时间尺度,使其具有长短期记忆功能;使用遗忘门来控制输入和输出,从而使得门控单元具有sigmoid非线性。实验结果验证了该方法的可行性和有效性,与线性逻辑回归算法LR和机器学习算法ANN神经网络、BPNN神经网络预测相比,SHCP-LSTM收敛速度更快,且精确度更高。
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关键词
短期
负荷
电流
预测
LSTM
回归
预测
SHCP-LSTM
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职称材料
基于高速列车取流特性的牵引变电所负荷电流预测及应用
被引量:
3
3
作者
李昱
《中国铁路》
2019年第5期102-106,共5页
牵引变电所负荷电流过程对变压器容量设计、计费方式优化等具有重要意义。传统方法基于牵引供电计算仿真软件获得负荷过程,其计算过程十分复杂,而基于典型负荷曲线的替代方法也存在一定局限。提出基于列车的典型取流特性曲线并结合列车...
牵引变电所负荷电流过程对变压器容量设计、计费方式优化等具有重要意义。传统方法基于牵引供电计算仿真软件获得负荷过程,其计算过程十分复杂,而基于典型负荷曲线的替代方法也存在一定局限。提出基于列车的典型取流特性曲线并结合列车运行图,利用多列车电流叠加获得牵引变电所负荷电流过程的方法。分析影响列车取流特性的主要因素,提出采用加速满功率电流、恒速恒功率电流、加速持续时间、恒速持续时间来描述列车取流特性,基于实测数据,给出时速300km列车取流特性的典型参数。并基于该方法,阐述预测牵引变电所最大需量的应用案例。
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关键词
高速列车
牵引变电所
负荷
电流
预测
列车取流
最大需量
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职称材料
基于Attention-LSTM的有载调容变压器运行方式优化研究
被引量:
8
4
作者
杨景亮
齐林海
+1 位作者
陶顺
王红
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期2449-2456,共8页
调容点和调容策略的制定决定了有载调容变压器的工作效率,但现行采用的升降容计时器控制方式仍存在很大弊端。提出了以序电流负荷为基础的有载调容变压器调容判据、引入注意力机制的长短期记忆网络的有载调容变压器运行方式优化方法,从...
调容点和调容策略的制定决定了有载调容变压器的工作效率,但现行采用的升降容计时器控制方式仍存在很大弊端。提出了以序电流负荷为基础的有载调容变压器调容判据、引入注意力机制的长短期记忆网络的有载调容变压器运行方式优化方法,从调容点选择和运行方式规划两方面降低其在配电网中产生的损耗。通过对实际数据的分析,验证了文中所提出的方法的有效性,在实现有载调容变的节能降损和复杂环境下安全运行方面有明显提升。
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关键词
电能替代
有载调容变压器
序
电流负荷预测
长短期记忆网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于动量因子的神经网络群电流负荷预测模型
被引量:
10
1
作者
田野
机构
浙江大学电气工程学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016年第17期31-38,共8页
文摘
通过建立改进的4层神经网络群,以历史负荷电流作为样本进行训练,实现对于未来负荷电流的预测。针对传统BP神经网络易收敛到局部极值的问题,引入了动态调整的动量因子。为增强对于随月份动态变化较剧烈的负荷的预测能力,提出了BP网络群结构。数据模拟结果说明该算法具有高精确性,可有效估算出下一阶段线路电流负荷变化趋势值,并且预测速度满足实际使用要求。该模型可以用于监测重点单位用电负荷变化情况,及早提示供电单位采取相应措施,促进智能电网建设。
关键词
电流负荷预测
神经网络
大数据分析
Keywords
current load forecasting
neural network
large data analysis
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于LSTM神经网络的短期高压负荷电流预测方法
被引量:
20
2
作者
张洋
姬波
卢红星
娄铮铮
机构
郑州大学信息工程学院
郑州大学产业技术研究院第四代工业研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期49-54,共6页
基金
国家自然科学青年基金(61502434)
国家重点研发计划(2018YFB1201403)资助
文摘
传统模型在短期高压负荷电流预测中难以同时解决负荷电流数据的非线性和时间相关性问题。针对此问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的短期高压负荷电流回归预测方法SHCP-LSTM。该方法引入自循环权重,使细胞彼此循环连接,可以动态改变累积的时间尺度,使其具有长短期记忆功能;使用遗忘门来控制输入和输出,从而使得门控单元具有sigmoid非线性。实验结果验证了该方法的可行性和有效性,与线性逻辑回归算法LR和机器学习算法ANN神经网络、BPNN神经网络预测相比,SHCP-LSTM收敛速度更快,且精确度更高。
关键词
短期
负荷
电流
预测
LSTM
回归
预测
SHCP-LSTM
Keywords
Short-termload current prediction
LSTM
Regression prediction
SHCP-LSTM
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于高速列车取流特性的牵引变电所负荷电流预测及应用
被引量:
3
3
作者
李昱
机构
京沪高速铁路股份有限公司
出处
《中国铁路》
2019年第5期102-106,共5页
基金
京沪高速铁路股份有限公司科研项目(京沪科研-2016-03)
文摘
牵引变电所负荷电流过程对变压器容量设计、计费方式优化等具有重要意义。传统方法基于牵引供电计算仿真软件获得负荷过程,其计算过程十分复杂,而基于典型负荷曲线的替代方法也存在一定局限。提出基于列车的典型取流特性曲线并结合列车运行图,利用多列车电流叠加获得牵引变电所负荷电流过程的方法。分析影响列车取流特性的主要因素,提出采用加速满功率电流、恒速恒功率电流、加速持续时间、恒速持续时间来描述列车取流特性,基于实测数据,给出时速300km列车取流特性的典型参数。并基于该方法,阐述预测牵引变电所最大需量的应用案例。
关键词
高速列车
牵引变电所
负荷
电流
预测
列车取流
最大需量
Keywords
high speed train
traction substation
load current prediction
current flow of train
maximum demand
分类号
U223.5 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于Attention-LSTM的有载调容变压器运行方式优化研究
被引量:
8
4
作者
杨景亮
齐林海
陶顺
王红
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期2449-2456,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51777066)。
文摘
调容点和调容策略的制定决定了有载调容变压器的工作效率,但现行采用的升降容计时器控制方式仍存在很大弊端。提出了以序电流负荷为基础的有载调容变压器调容判据、引入注意力机制的长短期记忆网络的有载调容变压器运行方式优化方法,从调容点选择和运行方式规划两方面降低其在配电网中产生的损耗。通过对实际数据的分析,验证了文中所提出的方法的有效性,在实现有载调容变的节能降损和复杂环境下安全运行方面有明显提升。
关键词
电能替代
有载调容变压器
序
电流负荷预测
长短期记忆网络
注意力机制
Keywords
electric energy substitution
on-load capacity transformer
sequence current load forecasting
long short-term memory network
attention
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动量因子的神经网络群电流负荷预测模型
田野
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2016
10
下载PDF
职称材料
2
基于LSTM神经网络的短期高压负荷电流预测方法
张洋
姬波
卢红星
娄铮铮
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
20
下载PDF
职称材料
3
基于高速列车取流特性的牵引变电所负荷电流预测及应用
李昱
《中国铁路》
2019
3
下载PDF
职称材料
4
基于Attention-LSTM的有载调容变压器运行方式优化研究
杨景亮
齐林海
陶顺
王红
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
下载PDF
职称材料
已选择
0
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