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陈刚

作品数：6 被引量：28H指数：3
供职机构：重庆大学电气工程学院高电压与电工新技术教育部重点实验室更多>>
发文基金：重庆市自然科学基金更多>>
相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 6篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 2篇电网
  • 2篇电压
  • 2篇人工神经
  • 2篇人工神经网络
  • 2篇自适应神经
  • 2篇自适应神经网...
  • 2篇网络
  • 2篇无功
  • 2篇聚类分析
  • 2篇工神经网络
  • 2篇人工神经网
  • 1篇电量
  • 1篇电网无功
  • 1篇电网无功电压
  • 1篇电网在线
  • 1篇电压控制
  • 1篇动态搜索
  • 1篇用电量

机构

  • 6篇重庆大学
  • 2篇重庆市电力公...
  • 2篇重庆市电力公...
  • 1篇广西水利电力...
  • 1篇西安科技大学
  • 1篇贵州电网公司
  • 1篇重庆电力高等...

作者

  • 6篇陈刚
  • 3篇张忠静
  • 2篇谢松
  • 2篇关仲
  • 2篇张雪君
  • 1篇吴迎霞
  • 1篇朱小军
  • 1篇刘青
  • 1篇胡绍勇
  • 1篇张文哲
  • 1篇蒋燕
  • 1篇袁忠军
  • 1篇白茂金
  • 1篇王彦

传媒

  • 4篇重庆大学学报...
  • 1篇电力系统保护...
  • 1篇重庆市电机工...

年份

  • 2篇2008
  • 2篇2007
  • 2篇2006
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
基于结构自适应神经网络的用电量时间特征的聚类分析
鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,本文针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性;提出了一种基于SOFM 神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数.基于实际营销数...
陈刚胡绍勇戴晓峰
关键词：聚类分析神经网络用电量
文献传递
基于结构自适应神经网络用电量时间特征的聚类分析被引量：2
2007年
鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性,提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数。基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值。
袁忠军陈刚
关键词：聚类分析人工神经网络
基于阈值搜索和动态分散的电压/无功分区算法被引量：8
2006年
二级电压控制是一种新型的电压控制方式,它首先是将整个电力系统分成若干彼此电气距离较远且相互近似解耦的控制区域。为此,研究了二级电压控制模式下的分区方法,提出了一种结合阈值搜索和动态分散的电压/无功分区算法,即用阈值搜索的方法得到初始的分区后,用动态分散法对初始分区进行调整和改进.此方法基于系统的物理特征,不用修改网络模型,不需分析特征值,具有很快的计算速度.通过与传统方法的比较,证明该分区方法是合理可行的.
张忠静陈刚关仲吴迎霞张文哲谢松
关键词：二级电压控制
一种基于LS-SVR的电网在线暂态稳定性预测新方法被引量：7
2008年
广域测量系统WAMS(Wide Area Measure System)的出现,为大电网在线暂稳预测提供了新的实时数据平台。基于WAMS数据,通过CCCOI-RM变换将系统进行简化等值,采用最小二乘支持向量机回归算法LS-SVR(Least Square Support Vector Regression)的出色学习性能和非线性处理能力,对等值系统的功角轨迹进行在线学习和实时预测,并进一步使用极值、阈值双重判据进行暂态稳定性判断。该方法不用考虑系统详细结构,计算速度快,预测时间长,仿真分析表明所提出的方法能够快速准确地预测电力系统的暂态稳定性,并为下一步采取相应的紧急预控制措施提供相对充裕的时间窗口。
白茂金陈刚刘青张作鹏张雪君
关键词：功角预测
基于最优聚类原理的电网无功电压分区算法被引量：11
2007年
根据聚类的定义构造了多维空间的样本集,计算发电机节点对负荷节点的控制灵敏度和各负荷节点间的欧氏距离,利用聚类分析中的最短距离法对电力系统进行分区。在确定了有效分区数的取值范围后,用熵的香农函数和Sugeno-Yasukaw准则确定最佳分区数与分区有效性,并对IEEE39节点系统进行了分区验证。
张忠静陈刚张雪君王彦蒋燕
关键词：欧氏距离最佳聚类数聚类有效性
人工神经网络与动态搜索的机组组合算法被引量：2
2006年
为了使机组达到最优组合,减少运行成本,研究了基于修正BP人工神经网络与动态搜索的快速算法在机组组合中的运用.采用修正Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络,并针对该算法占用内存大的缺点,提出了减少内存占用量的修正.由此,根据负荷预测曲线,应用修正BP人工神经网络产生机组的预开停计划,在此基础之上,针对预计划中某些机组状态不确定的阶段,应用动态规划法进行全局调整以确定机组的状态组合.实验数据表明,所提出的算法与传统的动态规划算法相比,可以在有效地减少时间与内存的占用量的前提下,有效地避免动态规划法中的维数灾的问题.
关仲陈刚张忠静朱小军谢松
关键词：机组组合动态搜索
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