王路平
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：沈阳航空航天大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于工艺的自适应数据质量多模型择优预测被引量：1
- 2014年
- 针对钢铁企业实际生产过程中,采用单一预测模型进行预测难以把握大规模启停设备用电规律,预测精度较低等问题,根据生产-检修阶段的实际工艺情况,将生产,检修问题采用随机近似贪婪搜索RAGS对复杂特征进行特征选择,建立了一个自适应数据质量的多模型择优预测框架进行建模;将其应用于宝钢电网。仿真结果表明,提出多模型择优预测框架可以准确预测钢铁企业电力日负荷,为实现电力系统能源调度提供决策依据。
- 张庆新崔展博陈磊王路平马睿吴毅平
- 关键词：NORMREGULARIZED
- 基于LS-SVM的钢铁企业电炉负荷预测被引量：3
- 2013年
- 在钢铁企业电炉负荷预测的研究中,针对钢铁企业电炉负荷震荡剧烈,幅度大,伪周期性等难以准确预测的问题,借助klman滤波对"失真数据"进行预处理,分别采用固定时长和可变时长电炉曲线模型对电炉负荷进行预测,将电炉冶炼状态向量扩展为一个特征向量,进而使特征曲线参数向量的估计问题转化为一个最小二乘问题,采用最小二乘支持向量机算法来求解,仿真结果表明,两种方法均具有良好的预测效果。但在实际冶炼过程中,不同的钢种对应的冶炼时间稍有不同,而模型Ⅱ中典型曲线的长度是弹性变化的,具有较好的鲁棒性。
- 张庆新崔展博王路平于汇洋
- 关键词：最小二乘支持向量机鲁棒性
- 钢铁企业电力负荷预测的多模型融合仿真研究被引量：5
- 2013年
- 为克服常规负荷预测模型缺乏结合具体工艺的问题,同时考虑到企业不同部门对负荷预测时段的需求,本文对负荷预测系统进行分类,分别建立日用电量预测,日负荷预测,超短期负荷预测三个子系统,通过选择优化的网络训练模型,避免了传统的负荷预测方法中单凭采样数据预测的局限性,以最小化负荷预测误差为目标,对不同的负荷管理预测系统进行仿真,仿真结果验证了本文所提出方法的有效性。
- 张庆新崔展博陶勇王路平
- 关键词：仿真
