作者:陈冬沣; 肖建华; 马留洋; 孟安波 期刊:《电力大数据》 2016年第11期
提出一种基于纵横交叉算法与Elman神经网络的负荷预测模型。考虑到电力系统负荷受气象、节假日因素、冲击负荷等影响,首先对原始负荷数据进行处理,再用纵横交叉优化后的Elman神经网络对处理后的数据进行训练,得到预测值。本文以广东省某地区电网负荷为实例,结合电网实际影响因素,建立负荷预测模型。仿真结果表明,本文预测模型具有较高预测准确性和稳定性。
作者:刘宇俊; 彭显刚; 林利祥; 刘艺; 洪俊杰 期刊:《智慧电力》 2016年第09期
为提高电力变压器故障诊断的准确率,提出一种基于纵横交叉算法改进BP神经网络的故障诊断方法。该方法在BP神经网络结构的基础上,利用纵横交叉CSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到最优的权值和阚值向量,并将优化值代入BP神经网络训练模型中,然后利用BP神经网络的自学习功能进行训练,最终得到基于CSO-BPNN的变压器故障诊断模型。将提出的基于CSO-BPNN算法的故障诊断结果与标准BP神经网络算法故障诊断结果进行对比。测试结...
作者:杨跞; 钟力强; 殷豪 期刊:《现代信息科技》 2019年第04期
随着电力系统的飞速发展,电力负荷数据的规模也愈加庞大,以往基于小规模数据的电力负荷预测算法可能无法容纳大量数据集。为改善预测模型的工程实用性,本文提出了一种新型的机器学习模型,该模型将卷积神经网络(CNN)与纵横交叉优化算法(CSO)结合起来,应用于短期负荷预测。从大规模的负荷数据中收集到横向相邻日和纵向的相似日负荷数据,设置横向预测和纵向预测的权值系数,再用CSO优化算法去找最优系数,得到最后的二维组合预测结果,并...
作者:殷豪; 李德强; 孟安波; 苏泓霖; 黄海涛; 洪俊杰 期刊:《电网与清洁能源》 2017年第09期
根据分布式电源中光伏发电和风力发电的出力情况,划分几种不同供电状态,通过风速和光照强度的概率密度函数,计算它们的供电概率。将2类分布式电源的状态进行组合,得出混合状态,考虑混合状态下的发生概率进行配电网重构,重构目标函数是网损乘以状态发生概率。编码方法采用环路编码方式,通过设定规则避开"孤岛"和"回路"的产生。算法采用纵横交叉算法,它由横向交叉算子、纵向交叉算子和竞争算子组成,搜索过程是2种交叉方式与竞争...
作者:蔡永智; 阙华坤; 李健; 郭文翀 期刊: 2019年第08期
由于对电能的需求不断增加,分布式电源(distributed generation,DG)接入配电系统变得日益重要。然而,分布式电源接入配电网络的位置和容量会极大地影响电力系统的网络损耗和电压水平。基于此,本文采用一种新型的纵横交叉优化算法(Crisscross optimization algorithm,CSO)来优化配电网络中分布式电源的位置和容量,其目标是在配电系统运行安全约束的框架下,最大限度地减少网络损耗,更好地调节电压以及提高电压稳定性。最后基于IEEE 3...
用电负荷的预测是一个包含很多不确定因素的复杂问题,通常根据已有负荷数据建立模型进行预测,将近期负荷数据与远期负荷数据相结合,综合不同特征的负荷数据信息。针对单项预测模型在电网实时日负荷预测的局限性,建立了由ARMA模型和ANN模型为基础结合纵横交叉算法的混合预测模型。该模型采用时间序列模型处理连续纵向负荷数据,采用神经网络技术处理断续横向负荷数据,对计算得到的纵向、横向预测值加权计算,获得交叉预测值。提出的对...
作者:殷豪; 曾云; 黄圣权; 董朕 期刊:《计算机应用研究》 2019年第04期
针对电价波动幅度大且预测精度低的问题,提出了二层分解技术与神经网络组成的电价多步预测模型。该模型采用集合经验模式分解将原始电价序列分解为一系列分量,变分模态分解将第一层分解产生的最高频率分量进一步分解为一系列模态分量,所有分量采用神经网络模型进行预测,并使用纵横交叉算法对神经网络的参数进行优化,最后叠加所有子序列,得出预测电价值。仿真结果表明,所提出的模型相比其他混合模型具有更好的预测性能,且实用价值高...
作者:陈庆鸿; 肖建华; 陈冬沣; 董朕; 林艺城; 孟安波 期刊:《电气应用》 2017年第21期
针对风电功率序列的不确定性和随机性特征,提出基于聚类经验模态分解(EEMD)和支持向量回归机(SVR)的风电功率预测模型。同时,为克服支持向量回归机依赖人为经验选择学习参数的弊端,采用纵横交叉算法(CSO)优化支持向量回归机学习参数。首先,利用聚类经验模态分解将原始风电功率序列分解为一系列复杂度差异明显的子序列。然后,分别对每子序列单独建立CSO-SVR预测模型。最后,叠加各子序列的预测值得到实际预测结果。实例研究表...
作者:董朕; 殷豪; 孟安波 期刊:《陕西电力》 2017年第11期
准确预测风电功率对风电规模化并网以及电网安全运行至关重要.针对短期风电功率预测,提出一种具有自适应噪声特性的完备集成经验模态分解和纵横交叉核极限学习机的混合预测模型.首先采用具有自适应噪声特性的完备集成经验模式将原始风电信号分解成多个固有模态分量;然后利用核极限学习机对各个模态分量进行预测,并采用纵横交叉算法对核极限学习机的惩罚参数和核参数进行优化,从而得到更好的预测结果,最后叠加全部分量的预测值作为...
作者:陈冬沣; 肖建华; 周志琴; 马留洋 期刊:《内蒙古电力技术》 2017年第02期
将纵横交叉算法(CSO)应用到改进的灰色预测模型中,通过优化背景值和初始值,提高了灰色模型的预测精度;通过比较预测值与实际值,获得窃电行为判据。将这种方法应用在实际地区电网中,并以Matlab进行仿真,结果表明该方法能够有效提高预测值的精度,对用户的窃电行为提供判据支持。
作者:卢海明; 郭壮志 期刊:《山东电力技术》 2017年第03期
分析揭阳地区电网的基本特点和无功配置情况,针对含分布式电源的地区电网无功优化特点,以有功网损最小为目标,提出了基于纵横交叉算法(CSO)的电力系统无功优化方法。CSO算法中首次提出维局部最优概念和纵横交叉双搜索思想,相比其他主流群智能优化算法,CSO算法在解决维数灾问题和收敛精度方面取得了较大突破。算例仿真结果表明,CSO算法寻优质量高、收敛性好,适合求解大规模系统无功优化问题。
作者:黄海涛; 魏明磊; 谢海波; 朱兴旺 期刊:《宁夏电力》 2016年第06期
针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题.提出了一种用于多目标的改进纵横交叉算法。该算法采用纵向和横向两个不同方向的搜索机制,摒弃基础纵横交叉算法的竞争算子。在纵向交叉后采用目标序列排序建立虚拟个体适应度,再对粒子虚拟适应度大小进行比较选择精英粒子,而横向交叉之后不进行粒子比较。与传统的NSGA-II相比,该算法能够使粒子在收敛的过程跳出局部最优,提高粒子多样性,同时提高效率。最后...
作者:魏明磊; 孟安波; 黄海涛 期刊:《广东电力》 2016年第12期
考虑分布式电源投资经济效益的基础上,建立以网络损耗费用、分布式电源发电售电收入、分布式电源投资与运行维护成本为目标的分布式电源规划模型,采用双向搜索机制的纵横交叉算法具有很强的全局收敛能力,但算法的竞争算子使粒子局限于“嫡系”粒子间的竞争,为保证粒子公平竞争,通过引入精英保留策略对纵横交叉算法进行改进,将改进的算法与IEEE69节点系统相结合进行仿真实验,所得结果表明改进算法优化结果准确、合理,算法的...
作者:殷豪; 李德强; 孟安波; 魏明磊; 洪俊杰 期刊:《电力系统保护与控制》 2016年第21期
基于人工智能算法具有较好的容错性,引入纵横交叉算法(CSO)应用在配电网故障定位过程中。CSO中的横向交叉机制和纵向交叉机制在与竞争算子的配合下提供了较强的搜索能力,能够快速解决多变量非线性优化问题,为准确解决故障定位提供了基础。在多电源分区故障定位中改进适应度函数,对不同区域适应度函数设置区域权值,区域权值由反馈故障电流决定。这种设置方式可以增强算法的容错性,使得输出结果不会因为故障信息在传送过程中发生畸...
作者:孟安波; 卢海明; 郭壮志 期刊:《电测与仪表》 2016年第16期
就可入网电动汽车(PHEV)广泛接入电力系统后的机组最优组合问题进行了研究。将各时段的燃煤机组出力和PHEV充放电数量作为决策变量,以机组燃煤费用最小为目标函数,并引入相应的约束条件,提出一种带有动态约束处理的纵横交叉算法,以求出该模型的最优调度方案。纵横交叉算法采用一种双交叉搜索机制,在扩大了搜索空间同时,保持了种群的多样性,大大增强其全局搜索能力和收敛精度。两种交叉方式通过竞争算子完美的结合起来,所产生结果...
作者:李海亮; 曹彦朝; 孟安波; 卢海明; 郭壮志 期刊:《电测与仪表》 2016年第12期
针对单一模型预测精度不高的问题,提出了基于有效度遴选和纵横交叉算法的组合负荷预测,新方法有效解决了选择单一模型的随机性和权重难以确定的问题。新方法根据预测有效度筛选组合预测单项模型,然后利用组合模型对小波包分解所得各个负荷子序列进行预测,并采用纵横交叉算法求取各单一模型的权值,最后叠加各子序列预测值得到完整预测结果。实例分析中,以广东省某电网实测负荷数据为例,研究结果表明:基于有效度遴选和纵横交叉算法...
作者:殷豪 李德强 葛佳菲 王伟 洪俊杰 期刊:《电力建设》 2016年第04期
随着新能源技术在配电网领域的发展,分布式电源(distributed generation,DG)接入配电网的研究成为热门。与传统配电网相比,含DG的配电网会出现弱环网和非PQ节点,而传统潮流计算方法只能解决PQ节点和辐射状网络。为解决配电网接入DG后重构的问题,采用叠加定理解决开关倒换过程中产生的弱环网,同时改进前推回代潮流计算方法,使得接入DG的节点可以正常参与潮流计算。同时结合纵横交叉算法(crisscross optimization,CSO)和粒子群算...
作者:孟安波 梅鹏 卢海明 期刊:《电力系统保护与控制》 2016年第06期
为解决热电联产经济调度优化问题,提出了一种基于纵横交叉算法(Crisscross optimization algorithm,CSO)的新求解方法。CSO采用一种双交叉搜索机制,其中横向交叉引入扩展因子增强全局搜索能力,纵向交叉引入维交叉概念,从而避免维局部最优问题。CSO的全局并行搜索,避免了陷入局部最优,有效提高了收敛速度。以一个包含纯发电机组、热电联产机组、纯发热机组的48机组系统为例,建立了热电联产经济调度问题的模型。仿真结果表明,CSO解...
针对带约束的电力系统环境经济调度问题,提出一种全新的基于分式规划与纵横交叉算法的多目标优化方法。在求解过程中,提出一种带非线性约束的双模型优化机制,其中模型Ⅰ为分式规划函数,模型Ⅱ为燃料费用的二次函数。采用Dinkelbach算法将模型Ⅰ转化为非分式规划函数,所求得的污染气体总排放量作为等式约束条件应用于模型Ⅱ,同时采用新型的纵横交叉算法对这两个模型进行优化。对IEEE-30节点系统的仿真结果表明:相比较其他算法,所提...
作者:孟安波 胡函武 卢海明 郭壮志 期刊:《电气应用》 2015年第23期
考虑阀点效应的动态经济调度(Dynamic Economic Dispatch,DED)具有非线性.非平滑及非凸等特性。针对大规模、高维度DED优化问题,提出采用一种高效的求解方法——纵横交叉(Crisscross Optimization,CSO)算法。CSO算法采用一种双交叉搜索机制,其中横向交叉引入扩展因子增强全局搜索能力,纵向交叉引入维交叉概念避免维局部最优问题。两种交叉算子交替产生中庸解,通过与父代竞争产生的占优解在种群中相互催化,在避免早熟问...