王光
- 作品数：4 被引量：72H指数：2
- 供职机构：清华大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 空调负荷特性分析及建模
- 电力负荷模型在电力系统分析计算中的作用日益重要,负荷的种类也越来越多,为了更好的描述各类负荷的特性,就需要对一些比重较大的特殊电力负荷的建模做进一步的研究。本论文以此为出发点,对空调负荷特性及建模进行了较为详细的探讨和研...
- 王光
- 关键词：负荷建模参数辨识空调负荷
- 文献传递
- 空调负荷运行特性研究及建模被引量：32
- 2009年
- 空调负荷是近年来增长较快的一类负荷,其特性对电网的电压稳定性影响很大。该文在电力系统动态模拟实验室进行的空调特性试验的基础上,对空调负荷的静态特性、电压动态特性、启动过程和堵转过程进行了详细分析,建立了空调负荷的这4种重要运行状态的负荷模型,可作为空调负荷建模研究的重要参考。
- 郑竞宏朱守真王光王小宇
- 关键词：空调负荷
- 万科品牌发展战略研究
- 王光
- 关键词：万科房地产
- 改进BP神经网络在负荷动静比例确定中的应用被引量：40
- 2004年
- 指出了电力系统负荷动、静组成比例在实际电力系统分析、计算中的重要性,并应用一种改进的BP算法--Levenberg-Marpuardt 反向传播算法来对神经网络进行训练,进而利用人工神经网络(ANN)来确定电力系统综合负荷动、静组成比例为β=F[Y(t),Y(t-1),…,Y(t-n),U(t),U(t-1),…,U(t-n)].其中,β为动态负荷在综合负荷中所占的比例,Y=[P,Q]T,U=[V,f]T.该算法改进了BP神经网络学习速度慢的缺点.应用该方法对仿真数据、动模实验数据和现场实测数据进行了测算,得出了其相应的动、静组成比例.测算结果验证了在确定负荷动、静比例时可以忽略频率的变化,证明了BP神经网络用于确定负荷动、静组成比例的有效性.
- 史真惠朱守真郑竞宏王光曲祖义王刚
- 关键词：电力系统BP神经网络反向传播算法
