黄雅莉
- 作品数：4 被引量：54H指数：3
- 供职机构：华北电力大学经济与管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于KPCA和NSGAⅡ优化CNN参数的电动汽车充电站短期负荷预测被引量：17
- 2017年
- 为提升电动汽车充电站短期负荷预测的效率和精度,提出了基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和非劣排序遗传算法II(non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGAII)优化卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的充电站短期负荷预测方法。应用KPCA对模型输入变量进行降噪处理,简化了网络结构,加快了预测速度;通过多次负荷预测测试比较误差的方式确定卷积神经网络模型中卷积层和子采样层的最佳神经元个数,保证了预测方法的准确性;利用NSGAII对卷积神经网络的参数进行优化,提高了预测方法的运算速度和预测精度。通过算例分析以及和其他方法的对比,验证了文中方法具有较高的效率和精度。
- 牛东晓马天男王海潮刘鸿飞黄雅莉
- 关键词：电动汽车充电站短期负荷预测
- 基于贝叶斯推理的ANFIS电网发展水平评估被引量：2
- 2017年
- 电网发展水平评估是电网规划和建设的可靠前提和依据。首先,建立全面合理的电网发展水平评估指标体系;再根据贝叶斯推理的ANFIS建立电网评估模型;最后,利用实际样本进行模型训练和测试。算例结果显示模型的有效性。
- 牛东晓刘卫东黄雅莉孙可刘鸿飞吴晗
- 关键词：贝叶斯推理自适应神经模糊推理系统
- 基于Godlike算法的海岛型分布式电源规划模型被引量：5
- 2016年
- 为实现海岛地区低污染、低成本电力的有效供给,提高可再生能源的利用消纳能力,针对海岛型分布式电源规划特点,建立了综合考虑投资运行费用、系统损耗和系统稳定性这3个方面的多目标分布式电源目标规划模型;在引入Pareto最优解概念的基础上,提出了采用Godlike算法对上述多目标、多约束、非线性优化问题进行求解。将所建立的模型及其求解算法应用于我国南方某岛分布式发电系统电源规划实际问题中,仿真结果表明Godlike算法计算结果要远远优于单体遗传算法、模拟退火算法、差分进化算法和粒子群优化算法,其能够有效避免单个算法在求解分布式电源规划问题时容易陷入局部最优、算法过早成熟等问题,保证了算法可有效得到全局Pareto最优解。
- 牛东晓马天男黄雅莉刘冰旖
- 关键词：分布式电源规划PARETO最优解全局最优
- 基于Spark平台和多变量L_2-Boosting回归模型的分布式能源系统短期负荷预测被引量：34
- 2016年
- 分布式能源系统负荷预测是系统规划与经济运行的可靠前提和依据,在当前海量高维数据的背景下,有效的在线数据处理平台与精确的负荷预测方法是当前的研究重点。基于分布式能源系统负荷数据特点,在缺失数据处理、坏数据分类以及特征选择的基础上,建立了基于Spark平台与多变量L_2-Boosting回归模型的分布式能源系统短期负荷预测方法。首先,利用Spark平台分割全部数据得到多个子数据模型,通过并行计算提高数据处理效率,采用特征提取方法得出模型需要的输入向量;其次,将得出的有效数据信息输入到多变量L_2-Boosting回归模型进行训练学习,得到训练后的多变量L_2-Boosting回归模型;最后,利用测试数据测试模型。算例结果验证了所提模型的有效性。
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- 关键词：短期负荷预测分布式能源系统
