邓国良
- 作品数：5 被引量：19H指数：1
- 供职机构：广西大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 组合式粒子群神经网络的96点负荷建模的应用
- 2011年
- 粒子群算法是一种新型寻优策略,具有收敛速度快、收敛精度高的优点。提出一种改进粒子群神经网络的负荷预测模型,通过改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,改善神经网络的缺陷,将优化好的BP神经网络对某电力系统进行短期负荷预测。仿真结果表明,该算法收敛速度快,网络性能良好,并具有较强的自适应能力。
- 邓国良李如琦苏浩益
- 关键词：短期负荷预测BP神经网络粒子群算法适应值
- 应用启发式最小二乘支持向量机的中长期电力负荷预测被引量：18
- 2011年
- 针对中长期负荷预测,提出了基于年负荷总量、年负荷增长量、年负荷增长率、年负荷增长加速率、年国内生产总值等5个指标的启发式最小二乘支持向量机中长期负荷预测模型。首先,通过核函数将低维输入变量空间映射到高维特征空间,建立核偏最小二乘回归模型,拟合出单位国内生产总值电耗;然后以单位国内生产总值电耗为启发式算子,在历史负荷数据的基础上合理假设待预测年的负荷总量,利用启发式算子反推出该负荷值对应的年国内生产总值,形成支持向量机扩展训练样本,将支持向量机外推预测转化为内插求值。最后,用训练好的支持向量机求出预测结果。实际算例的结果表明,所提出的方法预测精度较高,具有较强的可行性和实用性。
- 李如琦苏浩益王宗耀邓国良陈铁洲
- 关键词：负荷预测支持向量机
- 混合粒子群径向基神经网络的短期负荷预测的应用
- 2010年
- 电力短期负荷预测的结果对电力系统的经济效益具有重要影响.为了克服基本粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出一种将自然选择和变异结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,可以保持种群的多样性,有效地避免粒子早熟,并利用混合粒子群算法优化径向基神经网络的权值,最后将优化好的径向基神经网络进行广西某市的短期电力负荷预测.计算结果表明,该算法收敛速度快,并达到了提高预测精度和改善网络性能的要求.
- 李如琦邓国良陈铁洲
- 关键词：径向基神经网络粒子群算法适应值短期负荷预测
- 基于改进人口迁移算法的输电网扩展规划被引量：1
- 2011年
- 输电网扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题,对比提出了一种改进人口迁移算法的求解方法。标准人口迁移算法在求解过程中搜索容易陷入局部最优解和后期收敛时间较长等问题,针对以上缺点,对算法的迭代初始化、种群生成策略以及参数设置进行了改进,将遗传算法的最优保留思想引入到算法中,提高了算法搜索全局最优解的能力与收敛到最优解的速度,使其更适用于输电网扩展规划。将改进后的算法应用到单阶段输电网扩展规划中,建立了输电网扩展规划的数学模型,设计了相应的算法。通过本算法与粒子群算法、标准人口迁移算法对Garver-6节点系统和Garver-18节点系统进行仿真计算比较,结果证明改进人口迁移算法具有灵活性和有效性。
- 李如琦陈铁洲邓国良苏浩益
- 关键词：电力系统输电网扩展规划人口迁移算法随机搜索
- 人口迁移算法在“N-1”安全输电网规划中的应用
- 2010年
- 提出了一种改进人口迁移算法求解输电网扩展规划的大规模组合优化问题。针对标准人口迁移算法在求解过程中搜索容易陷入局部最优解和后期收敛时间较长等缺点,对算法的迭代初始化、种群生成策略以及参数设置进行了改进,将遗传算法的最优保留思想引入到算法中,提高了算法搜索全局最优解的能力与收敛到最优解的速度。将改进后的算法应用到满足"N-1"安全准则的输电网扩展规划问题中,建立了输电网扩展规划的数学模型,设计了相应的算法。比较该算法与粒子群算法、标准人口迁移算法对IEEE Garver6节点系统和IEEE Garver18节点系统的仿真计算结果,证明了改进人口迁移算法能有效地解决满足"N-1"安全检验的输电网扩展规划优化问题。
- 李如琦陈铁洲邓国良苏浩益
- 关键词：输电网扩展规划人口迁移算法随机搜索
