尹晶晶
- 作品数：7 被引量：35H指数：4
- 供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技部政府间科技合作项目更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于人工鱼群算法的能效检测方法
- 本发明所涉及的基于人工鱼群算法的能效检测方法，因为设定一组合理的能效指标，然后设定各能效指标的能效分级范围，对需要进行检测的用电设备设置检测点，将各个检测点测量的数据生成一维数组，建立投影目标函数，运用人工鱼群算法优化最...
- 马立新朱润周磊周小波栾健徐镇乾郑晓栋尹晶晶单宇原晓琴
- 文献传递
- 基于粗糙特征量的短期电力负荷预测被引量：11
- 2016年
- 针对负荷特征一直是实际电力负荷预测中的重大问题。提出了基于粗糙特征量的约简算法。通过对天气及负荷历史数据进行挖掘,找到负荷的关键特征,并与径向基网络结合建立了负荷预测模型。算例结果表明,与按经验选取输入的传统网络相比,预测准确度有了明显的提高,更适用于电力负荷预测。
- 马立新郑晓栋尹晶晶
- 关键词：电力系统径向基负荷预测
- 基于高阶BP神经网络的日最大负荷预测被引量：2
- 2016年
- 随着社会的发展,人们的日常生活和工作生产越来越依赖于电力系统.精准的电力负荷预测是电网安全、稳定运行的重要保障.为减小节假日在日最大负荷预测过程中的影响,提出了法定节假日对日最大负荷的影响及日类型量化处理方法,并采用一种改进的BP(back propagation)神经网络——高阶BP神经网络进行连续多天最大负荷预测.实验算例结果表明:该数据处理和预测方法能有效地减小节假日对负荷预测的影响,提高了预测精度,并有较强的工程实践价值和应用前景.
- 马立新李渊郑晓栋尹晶晶
- 关键词：负荷预测日最大负荷
- 基于特征提取相似日的ELM短期负荷预测研究被引量：7
- 2015年
- 为解决短期电力负荷预测中预测精度差、计算时间长等问题,提出一种基于自组织特征映射网络进行特征提取相似日的极限学习机短期电力负荷预测方法。通过自组织特征映射网络找出与预测日同类型的历史数据作为训练样本;并采用预测能力强、计算时间短的ELM网络进行预测。以某市电力负荷数据进行仿真,并将上述方法与传统神经网络进行对比。仿真算例表明,基于特征提取相似日的ELM方法具有较高的预测精度,泛化性能好,且运算时间短。
- 马立新尹晶晶郑晓栋
- 关键词：自组织特征映射特征提取相似日极限学习机短期负荷预测
- 主分量启发式约简算法的短期负荷预测被引量：6
- 2015年
- 针对众多不确定要素影响电力负荷预测准确度的问题,对粗糙集理论进行研究的基础上,提出了基于属性主分量的启发式约简算法,对天气及负荷历史数据进行处理,并建立了与广义回归神经网络结合的短期负荷预测模型。通过属性约简算法提取对未知负荷变化影响大的关键要素,得到的要素属性作为该模型的学习样本。算例结果表明,新算法与根据经验选取输入参数的传统广义回归神经网络相比,预测准确度有了明显的提高,计算量减少,更适用于短期电力负荷预测。
- 马立新郑晓栋尹晶晶
- 关键词：粗糙集神经网络负荷预测主分量
- 智能用电环境下电力负荷预测方法的研究被引量：3
- 2015年
- 针对在智能用电环境下研究对象复杂且负荷随机性强,短期电力负荷预测算法精度差、计算时间长等问题,提出一种基于ELM-Adaboost神经网络改进算法预测短期电力负荷的新方法。该方法引入Adaboost算法,首先对经过预处理后的历史数据进行测试样本权重初始化,然后反复训练ELM网络预测输出,ELM算法预测过程简洁,速度快;通过Adaboost算法调整测试样本权重并确定弱预测器权重,最后将得到的多个ELM弱预测器组成强预测器。实验以某市的电力负荷数据的进行预测仿真以及结果比较。仿真结果表明该方法具有较高的预测精度,泛化性能好,具有一定的理论意义和较好的应用前景。
- 马立新尹晶晶郑晓栋栾健
- 关键词：负荷预测极限学习机ADABOOST算法
- SOM特征提取与ELM在电力负荷预测中的应用被引量：7
- 2015年
- 随着电力负荷内涵复杂度和非线性增加,单纯追求电力负荷预测精度将变得困难。研究根据负荷样本分析其趋势、抽取特征来解决预测精度问题,即提出一种基于自组织特征映射网络(SOM)进行特征提取并与极限学习机(ELM)相结合的短期电力负荷预测方法。通过SOM特征提取找出与预测日同类型的历史数据作为训练样本;然后采用ELM进行预测,该方法预测过程简捷,能得到唯一的最优解。实验以某市的电力负荷数据进行仿真和比较。结果表明,基于SOM特征提取的ELM方法不仅精简了训练样本数量,且使训练更具有针对性,提高了预测精度和泛化性能,具有一定的理论意义和较好的应用前景。
- 马立新尹晶晶郑晓栋
- 关键词：自组织特征映射特征提取短期负荷预测
