检索结果-内蒙古大学图书馆

中国电机工程学报 2009年第16期29卷 82-88页

作者：毛李帆江岳春姚建刚龙瑞华李妮黄慧湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410082

介绍正交信号修正法的基本思想并详细推导该算法的实现步骤,将一种改进后的正交信号修正法(orthogonal signal correction,OSC)与偏最小二乘法(partial least square method,PLS)相结合,对原始数据通过OSC消除正交分量,利用PLS建立中长... 详细信息

介绍正交信号修正法的基本思想并详细推导该算法的实现步骤,将一种改进后的正交信号修正法(orthogonal signal correction,OSC)与偏最小二乘法(partial least square method,PLS)相结合,对原始数据通过OSC消除正交分量,利用PLS建立中长期负荷预测模型。该方法能有效地去除自变量系统中与因变量无关的正交数据信息,增强自变量、因变量之间的相关性,在有限的成分中提高成分解释能力。通过算例将PLS与OSC-PLS进行比较分析,结果表明,运用OSC-PLS进行中长期负荷预测,尽管预测模型提取的成分个数变少了,但模型成分的解释性却大幅度增强,预测精度明显提高,具有较强的实用性。

关键词：负荷预测正交信号修正法偏最小二乘回归成分提取成分解释能力

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基于正交信号修正法的BP网络模型及其应用

引用

计算机工程 2008年第5期34卷 228-230页

作者：张艳粉刘琼荪重庆大学数理学院重庆400030

介绍一种新的多变量数据预处理方法——正交信号修正(OSC)法,提出一种OSC与NIPALS算法结合的O-PLS算法,将该方法用于确定BP网络的基本结构,即确定BP网络的隐层数、节点数及其初始权值,由此建立了O-PLS-BP网络模型。并将它与标准的BP网... 详细信息

介绍一种新的多变量数据预处理方法——正交信号修正(OSC)法,提出一种OSC与NIPALS算法结合的O-PLS算法,将该方法用于确定BP网络的基本结构,即确定BP网络的隐层数、节点数及其初始权值,由此建立了O-PLS-BP网络模型。并将它与标准的BP网络模型、PLS-BP网络模型进行比较。仿真结果表明,该算法的拟合和预测效果较好。

关键词：正交信号修正法 O-PLS算法初始权值 BP网络

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基于粗糙集理论和启发式径向基函数神经网络的中长期电力负荷预测模型

引用

电力系统保护与控制 2012年第16期40卷 21-26页

作者：夏非范莉苏浩益南昌工程学院江西南昌330099 湘潭电业局湖南湘潭411104

针对中长期负荷预测的特点,提出了基于当年负荷总量、当年负荷增长量、前年负荷总量、前年负荷增长量和年国内生产总值等多个指标的启发式径向基函数神经网络中长期负荷预测模型。通过正交信号修正法处理原始数据,利用偏最小二乘法拟合... 详细信息

针对中长期负荷预测的特点,提出了基于当年负荷总量、当年负荷增长量、前年负荷总量、前年负荷增长量和年国内生产总值等多个指标的启发式径向基函数神经网络中长期负荷预测模型。通过正交信号修正法处理原始数据,利用偏最小二乘法拟合出单位国内生产总值电耗。以单位国内生产总值电耗作为启发式算子,在当年历史负荷数据的基础上合理假设待预测年的负荷总量,利用启发式算子反推出该负荷值对应的年国内生产总值,结合其余指标量构建神经网络扩展训练样本训练神经网络,创造性地将神经网络外推预测转化为内插求值。利用粗糙集理论对启发式神经网络模型的预测值进行修正,使预测精度进一步提高。实际算例的结果表明,所提出的方法预测精度较高,具有较强的可行性和实用性。

关键词：负荷预测径向基函数神经网络正交信号修正法属性约简粗糙集理论启发式算子

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偏最小二乘回归分析在中长期负荷预测中的研究

偏最小二乘回归分析在中长期负荷预测中的研究

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作者：毛李帆湖南大学

学位级别：硕士

中长期负荷预测是制定电力发展规划的基础,也是规划的重要组成部分。提高中长期负荷预测水平,有利于计划用电管理,有利于制定合理的电源建设规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。针对中长期负荷预测,本文介绍了偏最小二乘回... 详细信息

中长期负荷预测是制定电力发展规划的基础,也是规划的重要组成部分。提高中长期负荷预测水平,有利于计划用电管理,有利于制定合理的电源建设规划,有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。针对中长期负荷预测,本文介绍了偏最小二乘回归分析方法(PLS)的原理并详细推导了该算法的简化建模步骤。该方法能在最大限度地保留原有数据信息的前提下,将数据信息集中在几个互不相关的主成分上,因而能有效解决建立负荷预测模型时,样本个数较少及自变量存在严重多重相关性时,难以有效地通过多元回归分析建立预测模型的问题,并以衡阳地区经济发展指标和全社会用电量为基础数据,通过算例将偏最小二乘回归分析方法与最小二乘法和逐步回归进行了详细的比较说明。为解决偏最小二乘法中成分解释能力不均衡的情况,给出了正交信号修正法(OSC)的基本思想并详细推导了该算法的实现步骤,并将一种改进后的正交信号修正法与偏最小二乘法相结合,先对原始数据通过OSC消除正交分量,再利用PLS建立中长期负荷预测模型。该方法能有效地去除自变量系统中与因变量无关的正交数据信息,增强自变量因变量之间的相关性,在有限的成分中最大限度的提高成分解释能力。并通过算例将PLS与OSC-PLS进行比较分析,结果表明,运用OSC-PLS进行中长期负荷预测,尽管预测模型提取的成分个数变少了,但模型成分的解释性却大幅度增强,预测精度明显提高,具有较强的实用性。

关键词：负荷预测偏最小二乘回归分析成分提取多元线性回归正交信号修正法成分解释能力

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供电系统背景谐波分离方法研究

供电系统背景谐波分离方法研究

引用

作者：任毅华华北电力大学（北京）

学位级别：硕士

谐波是导致电能质量下降的主要原因之一,在导致电能质量下降的原因和责任上,供用电双方还存在很大的分歧。因此,供电系统背景谐波分离对公平、合理区分系统和用户各自谐波发射水平,明确双方谐波责任具有重要意义。这也有利于电力系统单... 详细信息

谐波是导致电能质量下降的主要原因之一,在导致电能质量下降的原因和责任上,供用电双方还存在很大的分歧。因此,供电系统背景谐波分离对公平、合理区分系统和用户各自谐波发射水平,明确双方谐波责任具有重要意义。这也有利于电力系统单调谐滤波器的研究,对解决公用电网中的谐波污染问题至关重要。本文首先对现有供电系统中的背景谐波分离方法进行了叙述,分别从定性与定量的角度对这些方法的优点与不足进行了分析总结。针对现有偏最小二乘回归法在系统谐波阻抗和背景谐波分离估计方面的不足,给出了一种基于改进正交信号修正法的偏最小二乘回归法的系统谐波阻抗及背景谐波分离估计方法。通过对系统侧和用户侧,分别采用戴维南、诺顿等值,由电网各参数的复数关系得出回归方程。利用在公共连接点同步测量得到的谐波电压、谐波电流信号,采用基于改进正交信号修正法的偏最小二乘回归算法计算回归系数,通过回归系数映射出系统谐波阻抗和系统背景谐波。在理论分析的基础上,以Matlab/Simulink为平台分别搭建单相系统、三相系统仿真模型。仿真分析中,与“二元回归法”和“偏最小二乘回归法”进行对比,计算结果表明：利用本文方法进行系统谐波阻抗和系统背景谐波估计,误差较小,结果更具合理性和可靠性。

关键词：背景谐波正交信号修正法偏最小二乘回归法公共连接点

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基于粗糙集理论和启发式径向基函数神经网络的中长期电力负荷预测模型

基于粗糙集理论和启发式径向基函数神经网络的中长期电力负荷预测...

引用

2013年江西省电机工程学会年会

作者：夏非范莉苏浩益南昌工程学院湘潭电业局

关键词：负荷预测径向基函数神经网络正交信号修正法属性约简粗糙集理论启发式算子

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