曾筠
- 作品数：14 被引量：45H指数：4
- 供职机构：大连理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：水利工程电气工程自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 一种跨流域梯级水电站群效益均衡的合作优化调度方法
- 一种跨流域梯级水电站群效益均衡的合作优化调度方法。先基于可发电量的出力决策求解，获得梯级或跨流域系统总出力以及各水库出力决策；然后，构建具有流域最小发电量限制的跨流域系统最小出力最大的分布式调度规则优化模型或集中式调度规...
- 武新宇牛文静程春田曾筠
- 一种控制水库水位变动频率的水电站长期优化调度方法
- 本发明涉及水力发电调度领域，公开一种控制水库水位变动频率的水电站长期优化调度方法。在以水库水位作为状态变量的动态规划方法中，引入表示水库水位升降状态及变化次数的整数变量，引入描述库水位升降的状态变化的状态转移方程，将升降...
- 武新宇王明博李飞曾筠李罗子轩马骁旭
- 一种梯级蓄能控制下水电站群长期优化调度方法
- 本发明属于水电优化调度运行领域，公开了一种梯级蓄能控制下水电站群长期优化调度方法，实现梯级蓄能控制下的总发电效益最大，同时提高梯级水电站群计算效率，具有重要的推广使用价值。针对梯级水电站群长期优化调度中梯级蓄能控制问题，...
- 武新宇牛文静冯仲恺曾筠程春田
- 文献传递
- 基于SCE-UA支持向量机的短期电力负荷预测模型研究被引量：4
- 2011年
- 支持向量机(support vector machine,SVM)作为一种新颖的机器学习方法已成功应用于短期电力负荷预测,然而应用研究发现SVM算法性能参数的设置将直接影响负荷预测的精度.为此在对SVM参数性能分析的基础上,提出了SCE-UA(shuffled complex evolution-University of Arizona)支持向量机短期电力负荷预测模型建模的思路及关键参数的选取,在建模过程中引入了径向基核函数,简化了非线性问题的求解过程,并应用SCE-UA算法辨识SVM的参数.贵州电网日96点负荷曲线预测的实际算例表明,所提SCE-UA支持向量机模型不仅克服了SVM参数选择的盲目性,而且能提高预测准确率,是一种行之有效的短期电力负荷预测模型.
- 李刚程春田曾筠林剑艺
- 关键词：负荷预测支持向量机相似日
- 一种多维多阶段复杂决策问题的均匀动态规划方法
- 本发明属于水电优化调度运行领域，公开了一种多维多阶段复杂决策问题的均匀动态规划方法。本发明以动态规划为基础框架，在对各时段不同维度离散状态进行组合时，采用均匀试验设计仅选取少数极具代表性的状态组合进行迭代计算，逐次逼近全...
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- 文献传递
- 一种梯级蓄能控制下水电站群长期优化调度方法
- 本发明属于水电优化调度运行领域，公开了一种梯级蓄能控制下水电站群长期优化调度方法，实现梯级蓄能控制下的总发电效益最大，同时提高梯级水电站群计算效率，具有重要的推广使用价值。针对梯级水电站群长期优化调度中梯级蓄能控制问题，...
- 武新宇牛文静冯仲恺曾筠程春田
- 基于改进量子遗传算法的过程神经元网络训练被引量：8
- 2009年
- 针对过程神经元网络由于模型参数较多BP算法不易收敛的问题,提出一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法.将该算法融合于过程神经网络的训练,按权值参数的个数确定量子染色体上的基因数并完成种群编码,通过新的量子旋转门完成个体的更新.算法中的每条染色体携带3条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程.以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.
- 李欣程春田曾筠
- 关键词：过程神经元网络量子遗传算法学习算法
- 基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度被引量：4
- 2008年
- 针对梯级水库群优化调度的大系统多维多阶段优化决策问题提出改进的蚁群算法。为提高算法搜索效率采用新的信息素更新策略——Ant-proportion,综合考虑全局和局部信息。以漫湾—大朝山梯级水电站优化调度为例,计算结果表明,改进算法与基本蚁群算法相比具有更好的优化结果和收敛速度,与逐步优化法相比可靠有效。
- 林剑艺程春田于滨曾筠
- 关键词：梯级水库群优化调度蚁群算法
- 一种跨流域梯级水电站群效益均衡的合作优化调度方法
- 一种跨流域梯级水电站群效益均衡的合作优化调度方法。先基于可发电量的出力决策求解，获得梯级或跨流域系统总出力以及各水库出力决策；然后，构建具有流域最小发电量限制的跨流域系统最小出力最大的分布式调度规则优化模型或集中式调度规...
- 武新宇牛文静程春田曾筠
- 文献传递
- 改进等微增率算法求解火电负荷分配问题的实用化研究与应用被引量：17
- 2012年
- 结合贵州电网实际,分析讨论了等微增率算法应用求解火电机组负荷分配时可能碰到的实际问题,提出了融入火电机组发电排序表的机组组合策略与等微增率准则相结合的算法。该方法以火电机组发电排序表为基础,通过机组组合策略确定参与优化计算的机组组合方案,然后利用等微增率准则分配火电负荷。贵州电网自从2008年进入节能发电调度试点运行,一直到2009年正式运行以来,很好地验证了所提出的算法,结果显示该算法很好地解决了传统等微增率法在实际应用中所碰到的问题,同时也说明该方法是一种切实可行的负荷分配算法。
- 李刚程春田曾筠孙斌林成
- 关键词：节能发电调度火电机组
