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一种基于卷积神经网络和纵横交叉优化算法的电缆隧道温度异常识别方法 被引量：2
1
作者 孟安波 杨跞 +3 位作者 王伟 殷豪 曾云 黄圣权 《现代信息科技》 2019年第2期46-49,52,共5页
电力系统的安全稳定运行一直是我国电力行业的重中之重,而电缆隧道的安全也是电网安全运行的重要一环。本文使用电缆隧道巡检系统拍摄的图片,基于卷积神经网络(R-CNN)算法,在图像中定位异常状况点,并映射到红外图片。对电缆以及接头温... 电力系统的安全稳定运行一直是我国电力行业的重中之重,而电缆隧道的安全也是电网安全运行的重要一环。本文使用电缆隧道巡检系统拍摄的图片,基于卷积神经网络(R-CNN)算法,在图像中定位异常状况点,并映射到红外图片。对电缆以及接头温度进行分析来及时对异常情况做出报警,可以维护供电安全并延长电缆使用寿命。针对电缆隧道巡检图像的时效性需求,采用纵横交叉(CSO)算法对图像分割的阈值优化,便于快速定位异常位置。 展开更多
关键词 电缆隧道 温度异常 卷积神经网络 纵横交叉优化算法
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基于经验模式分解与纵横交叉算法的台区负荷预测 被引量：5
2
作者 白格平 李英俊 +1 位作者 付宁 朱生荣 《自动化仪表》 CAS 2021年第11期63-67,73,共6页
准确的负荷预测可以优化各种能源配置,进一步节约能源。但随着新能源的快速发展以及大量应用,越来越多的光伏和风电资源并网,导致电网出现了大量的冲击性负荷,对负荷预测造成了很大的困难。为了降低预测难度,采用经验模式分解(EMD),将... 准确的负荷预测可以优化各种能源配置,进一步节约能源。但随着新能源的快速发展以及大量应用,越来越多的光伏和风电资源并网,导致电网出现了大量的冲击性负荷,对负荷预测造成了很大的困难。为了降低预测难度,采用经验模式分解(EMD),将不平稳的原始负荷序列分解成一系列较为平稳的负荷子序列。极限学习机(ELM)只需设置隐含层神经元的个数,便可获得唯一的最优解。但由于其输入层权重和隐含层阈值的产生不是固定的,导致预测结果波动性大。为了进一步提高预测精度,使用纵横交叉优化(CSO)算法优化ELM,并对每一条负荷子序列建模。最后,将各个模型的预测结果叠加以获得最终的预测值。试验结果表明,所提出的预测模型的预测精度和收敛速度均优于其他预测模型。 展开更多
关键词 负荷预测 模式分解 纵横优化交叉算法 极限学习机 组合预测 冲击负荷 预测精度 泛化能力
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基于CS-PSO算法的电池储能系统多目标优化运行策略 被引量：8
3
作者 张江林 庄慧敏 +4 位作者 刘俊勇 刘友波 向月 高红均 张里 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期193-200,共8页
为了充分发挥储能系统在智能配电网中的积极调节作用,提出了一种统一为成本量纲的电池储能系统多目标优化运行模型。该模型以一个完整调度周期的配电网购电成本、网络损耗费用及电压调节费用均最小为目标函数,以电池储能系统的充/放电... 为了充分发挥储能系统在智能配电网中的积极调节作用,提出了一种统一为成本量纲的电池储能系统多目标优化运行模型。该模型以一个完整调度周期的配电网购电成本、网络损耗费用及电压调节费用均最小为目标函数,以电池储能系统的充/放电功率为控制变量,并确保储能系统在整个调度周期的能量守恒及容量约束。再应用层次分析法计算各子目标权重,化多目标函数为单一综合目标函数。针对所提出的电池储能系统优化运行模型,提出一种改进的混合粒子群优化算法—纵横交叉粒子群优化(CS-PSO)算法。将纵横交叉算子引入粒子群算法,并采用交叉搜索的方法以维护种群多样性,再以电池荷电状态为粒子位置矢量元素,实现完整调度周期内储能系统优化运行策略的求解。最后,对含高渗透率分布式发电单元和电池储能的IEEE34节点算例进行仿真,对比分析了3个单一单目标与本文多目标的优化结果以及3种智能优化算法的计算性能,还分析了储能系统优化运行对系统电压质量的影响。仿真分析结果表明:多目标优化能够充分利用储能系统为配电网提供多种服务,使配电网获得最大综合效益;CS-PSO算法在求解非线性规划问题时具有很好的收敛特性及较高的计算效率,从而验证了所提模型及算法的有效性。 展开更多
关键词 电池储能 多目标优化运行 层次分析法 纵横交叉粒子群优化算法
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大停电背景下考虑系统暂态安全的动态风电穿透功率极限计算 被引量：9
4
作者 叶茂 刘艳 +2 位作者 顾雪平 韩思聪 王少博 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期167-173,共7页
动态风电穿透功率极限(DWPPL)代表黑启动过程中系统在不同恢复时段对风电的接纳能力,其成功求解可以指导风电在系统恢复过程中的有序接入,进而使系统依靠风电启动功率小、启动速度快的优势,加快系统恢复进程。为了更加准确地求解DWPPL,... 动态风电穿透功率极限(DWPPL)代表黑启动过程中系统在不同恢复时段对风电的接纳能力,其成功求解可以指导风电在系统恢复过程中的有序接入,进而使系统依靠风电启动功率小、启动速度快的优势,加快系统恢复进程。为了更加准确地求解DWPPL,建立计及系统暂态安全约束的DWPPL非线性整数规划模型,该模型采用二元表的方式统一描述了各暂态安全约束;提出基于纵横交叉优化算法和PSD-BPA仿真的DWPPL求解方法。针对含风电的IEEE 39节点系统中某具体黑启动方案,求解了各时段的DWPPL并验证了算法的优越性;在PSD-BPA上仿真验证了所求DWPPL的正确性和考虑系统暂态安全的必要性。 展开更多
关键词 动态风电穿透功率极限 系统恢复 暂态安全 PSD-BPA 纵横交叉优化算法
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基于CSO-BP神经网络的电缆谐波损耗智能评估 被引量：4
5
作者 陈德 孟安波 蔡涌烽 《华电技术》 CAS 2021年第8期41-47,共7页
国内外对于电缆线路谐波损耗的研究主要是通过电磁物理分析进行计算,等值参数的修正多依赖经验公式,精度方面有所欠缺。为准确评估电缆线路的谐波损耗,提出一种基于纵横交叉优化(CSO)算法-反向传播(BP)神经网络的损耗智能评估模型。谐... 国内外对于电缆线路谐波损耗的研究主要是通过电磁物理分析进行计算,等值参数的修正多依赖经验公式,精度方面有所欠缺。为准确评估电缆线路的谐波损耗,提出一种基于纵横交叉优化(CSO)算法-反向传播(BP)神经网络的损耗智能评估模型。谐波影响下的电缆线路普遍是谐波次数多样且各次含有率不定,训练样本的影响因素众多,为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,使用搜索能力更强的CSO算法优化BP神经网络,得到基于CSO-BP神经网络的电缆线路谐波损耗智能评估模型。将该模型的损耗评估值、传统BP模型评估值以及物理公式法计算值进行对比,仿真结果表明,基于CSO-BP神经网络的电缆谐波损耗智能评估模型得出的结果与实际值更为接近,具有较高的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 电缆 损耗 谐波 反向传递神经网络 纵横交叉优化算法
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