何洪英
- 作品数：40 被引量：347H指数：11
- 供职机构：湖南大学更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金电子信息产业发展基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术一般工业技术电子电信更多>>
- 分步预测法在省级电网短期负荷预测中的应用被引量：5
- 2012年
- 各地市负荷特性千差万别,单纯的利用省端历史负荷数据以及全省综合气象要素进行预测会产生较大误差,故提出一种分步预测的短期负荷预测方法。在分析省调负荷的组成以及不同类型地区负荷预测方法的基础上,通过查找网损相似日和厂用电率,利用下级电网上报的计划负荷对网损和厂用电进行有效预测,进而得到次日全省发电计划。分析表明,该方法能充分反映省调负荷各组成成分的变化情况,一定程度上提高了省调负荷预测准确率。通过南方某省短期负荷预测系统的实际应用证明了所提出方法的有效性。
- 程义明罗滇生何洪英胡强廖峰蔡剑彪
- 关键词：短期负荷预测网损厂用电相似日
- 基于TLS估计的遗传小波红外图像去噪方法被引量：3
- 2015年
- 为了更有效地去除红外图像中的噪声,提出一种基于总体最小二乘法(TLS)估计的遗传小波红外图像去噪方法。该方法以TLS小波去噪后图像作为父本并以维纳滤波处理后的图像作为母本来进行选择、交叉和变异,通过提取TLS小波去噪和维纳滤波在图像去噪中的优势基因,获得最优子代并解码还原成图像。实验结果表明,与当前已有的图像去噪方法相比,该方法能更加有效地去除红外图像中的噪声,且去噪后的图像具有更高的信噪比(SNR)和更小的最小均方误差(MSE)。
- 吴迎昌罗滇生何洪英
- 关键词：红外图像去噪
- 利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级被引量：63
- 2006年
- 提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。
- 何洪英姚建刚蒋正龙李伟伟
- 关键词：图像分割径向基概率神经网络
- 基于元学习的时变非线性负荷预测组合算法被引量：3
- 2007年
- 单一的预测算法或多或少存在着归纳偏置,由此导致了系统偏差的普遍性。提出了一种基于元学习的时变非线性组合预测算法,该算法在进行组合预测时将序列的特征属性和基预测器预测的结果形成元知识,作为元预测器的输入,从而发现并且纠正基预测器的系统偏差。在元预测器中,通过门控网络确定各基预测器的权重,保证了权重的时变性和非负性。将该算法应用于电力负荷超短期预测,预测结果表明,该算法的预测精度高于单一预测算法和常用的线性和非线性组合算法。
- 罗滇生肖伟何洪英
- 关键词：组合预测元学习负荷预测
- 基于EMD-LSSVM的光伏发电系统功率预测方法研究被引量：39
- 2016年
- 考虑到光伏发电系统输出功率特性,提出一种将经验分解法(EMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法对光伏发电系统功率进行预测。首先将历史数据按天气类型分类,利用欧氏距离挑选出待预测日的相似日数据;然后运用EMD将原始光伏发电系统功率序列分解为不同频率的相对平稳的IMF分量,将信号中存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来;最后对各IMF的每一时刻分别建立LSSVM预测模型,将各分量对应时刻的预测值等权值求和得到该时刻最终的光伏发电量。仿真预测结果表明,该方法与单一的LSSVM预测法及小波分解与LSSVM相结合预测法相比,预测精度得到大幅度的提高。
- 阳霜罗滇生何洪英阳经伟胡时雨
- 关键词：相似日
- 一种新的短路电流预测方法被引量：7
- 2017年
- 为了在智能电网中快速、准确、高效地对短路电流进行预测,提出了一种基于自适应混沌粒子群-反向传播BP神经网络模型的短路电流预测新方法。该方法采用自适应混沌粒子群算法优化BP神经网络各层之间的权值和阈值,将电网中发电机和负荷的出力作为BP神经网络的输入特征量,各节点的短路电流值作为输出特征量,从而建立了考虑各种影响因素的短路电流预测模型。算例结果表明,该方法在预测精度和速度上优于其他几种方法,能为智能调度辅助决策提供有力的技术支持。
- 黄旭何洪英罗滇生曹一家何志军
- 关键词：短路电流
- 红外图像的自适应混合消噪方法被引量：10
- 2006年
- 针对带有高斯噪声和脉冲噪声的红外图像,提出一种自适应混合去噪方法。首先将受脉冲噪声和高斯噪声污染的像素区分开来,然后对被脉冲噪声污染的像素采用自适应层叠中值滤波法,对被高斯噪声污染的像素采用基于局部噪声方差估计的自适应局部滤波法。实验表明,该方法在信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)的改善上明显优于线性平滑滤波法和普通中值滤波算法,并具有较好的图像细节保护能力和较快的滤波速度。
- 何洪英姚建刚罗滇生
- 关键词：红外图像
- 利用红外热像检测高压绝缘子污秽度的影响因素研究被引量：20
- 2010年
- 针对不同环境温度、环境湿度、实验电压下绝缘子污秽程度的识别,提出了一种基于红外热像特征和BP神经网络的智能识别方法。以污秽绝缘子表面温度分布的方差值及其相对于环境平均温度的最大温升和平均温升作为污秽特征,结合环境温度、湿度、实验电压共6个量作为BP神经网络输入,通过神经网络强大的非线性映射能力实现污秽等级的自动识别。实验分析表明污秽特征的选取剔除了环境温度的影响,在不同电压等级与湿度条件下,不同污秽等级特征数据虽有部分重合,但神经网络引入电压等级与湿度作为多维输入,因此同样可以准确区分不同污秽等级。实验结果证明该方法能有效实现不同环境温度、环境湿度、实验电压下的绝缘子污秽等级识别。
- 何洪英杨迎建姚建刚蒋正龙钱艳萍
- 关键词：环境温度环境湿度BP神经网络
- 基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测被引量：1
- 2012年
- 单一算法在母线负荷预测中存在稳定性弱、波动性大的问题。为此,提出基于多神经网络的母线负荷混沌优化组合预测模型。采用改进的混沌学习算法对模糊网络、小波网络和灰色网络的预测值进行混沌优化组合,确定最优的权重系数,得到最终的预测结果。算例分析表明,该组合模型性能优于单个网络模型和传统组合模型,能较大提高负荷预测的精度和收敛速度。
- 郭精人罗滇生何洪英缪志强彭寒平张红岩
- 关键词：母线负荷神经网络小波网络混沌学习算法
- 基于像素同龄组和相邻组的绝缘子去噪方法被引量：3
- 2012年
- 针对红外图像带有脉冲噪声和高斯噪声的特点,提出了一种新的去噪方法。首先根据像素同龄组所含的个数来确定脉冲噪声和信号区域,然后利用像素相邻组判断目标边缘,在保持边缘和有用信号区域不变的同时,利用同龄组内的像素平均值对其它像素进行去噪处理。实验表明,该方法在信噪比上比其它方法要优越,并且能较好地保留边缘等细节信息。
- 何洪英钱艳萍王玲罗滇生
- 关键词：绝缘子去噪
