田霖
- 作品数：3 被引量：54H指数：2
- 供职机构：华北电力大学电气与电子工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的负荷预测仿真研究被引量：4
- 2011年
- 提高电力负荷预测精度有利于电力部门的安全生产,有利于合理安排电网运行方式和机组的检修计划,有利于系统的合理规划和经济运行。为了提高短期负荷预测的精度,把自相关函数的概念应用到反向传播(Back Propogation,BP)神经网络输入变量选择中,通过MATLAB仿真软件建立负荷预测模型。最后对某电力系统1d的负荷进行预测,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性。
- 田霖严凤刘文轩
- 关键词：BP神经网络负荷预测电力系统自相关函数
- 地区级供电企业电力负荷预测方法的研究
- 电力负荷预测准确程度己成为衡量电力系统运行管理现代化的标志之一,电力系统的正确调度、规划和运行都离不开电力负荷预测,准确的负荷预测对电力系统的安全、可靠、经济运行起着十分重要的作用。本文分析了电力系统负荷预测各种方法的特...
- 田霖
- 关键词：负荷预测电力系统人工神经网络自相关函数
- 基于LVQ神经网络的配电网故障定位方法被引量：49
- 2012年
- 分析了配电网单相接地故障定位的难点及利用行波精确定位的问题。在利用故障点反射行波信号确定配电网单相接地故障距离的基础上,重点研究了应用学习向量量化(Learn Vector Quantization,LVQ)神经网络方法,利用该方法对不同分支的反射行波进行了特征提取与模式识别,实现了故障分支的判别,从而实现了精确定位。为了明确LVQ神经网络方法在精确定位方面的优越性,同时利用传统的BP(Back-Propagation)神经网络方法进行了比较。ATP-EMTP和Matlab软件对LVQ和BP两种神经网络方法进行了仿真验证;结果证明,在解决配电网单相接地故障精确定位问题方面,LVQ神经网络的效果优于BP神经网络。
- 刘文轩严凤田霖代明
- 关键词：配电网故障定位LVQ神经网络BP神经网络
