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公开(公告)号:CN109117992B
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN201810839653.7
申请日:2018-07-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于超短期风功率预测技术领域的一种基于WD‑LA‑WRF模型的超短期风功率预测方法。本发明考虑风力发电的波动性和随机性,首先使用小波分解方法将风速序列和风功率序列分解为不同频率的子序列,然后使用狮子算法优化随机森林的参数,以提高预测模型的精度。最后使用构建的模型进行MATLAB仿真,对各子序列进行预测,将预测结果进行重构,得到最终预测结果。本发明提出的WD‑LA‑WRF模型通过对原始数据的分解与降噪,将原始数据的平稳信号与非平稳信号分离开,使数据更具分析价值。本发明通过狮子算法的改进,优化了模型的参数,提高了预测精度。该模型与其他单一模型对比,具有强大的泛化能力和鲁棒性。适用于超短期风电功率预测。
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公开(公告)号:CN107330590A
公开(公告)日:2017-11-07
申请号:CN201710464956.0
申请日:2017-06-19
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于核电站安全运行评价技术领域,尤其涉及一种基于熵值法和物元可拓法的核电站安全运行评价方法。针对我国核电的发展和安全运行现状,以实现对核电站安全运行状况进行全面系统的评价为目的,本发明提出一种基于熵值法和物元可拓法的核电站安全运行评价方法。该方法通过建立核电站安全运行状况指标体系,构建物元可拓模型以获得各指标在相关评价等级上的关联度,并将关联度与熵值法相结合,求得加权综合关联度,继而确定核电站安全运行状况评价等级。本发明在对核电站整体运行状况进行综合评价的同时,实现了对安全运行状况各指标的分类评价,在评价过程中以实测数据为基础,克服了模糊综合评价模型的主观性,评价结果更实际可靠。
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公开(公告)号:CN109214503B
公开(公告)日:2021-09-10
申请号:CN201810863513.3
申请日:2018-08-01
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于电数字数据处理技术领域的一种基于KPCA‑LA‑RBM的输变电工程造价预测方法。包括以下步骤:1对各样本数据进行数据选择与预处理,并获得关键影响因素集;2将若干组预处理后的样本数据组成训练集,并使用训练集训练KPCA‑LA‑RBM组合模型;3将剩余的数据作为测试集,根据训练好的组合模型,运用测试集对训练好的模型进行预测,得到最终的预测结果。本发明根据主成分累计方差贡献率选取前4个主成分作为组合模型的输入向量,在保证预测精度的情况下,提高了模型的计算效率。本发明提出的组合模型能够有效降低单一模型带来的误差,提高预测精度,使其提高泛化能力和鲁棒性,适用于输变电工程造价预测。
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公开(公告)号:CN109146259A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201810852516.7
申请日:2018-07-30
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了属于电力企业管理技术领域的一种基于灰色聚类评估的独立售电公司发展潜力评价方法。包括:步骤1确定评价对象;步骤2根据获取的数据确定评价指标;步骤3建立评价指标体系;步骤4指标聚类,使用灰色关联聚类,对指标体系中的指标进行分析,并对指标体系中的指标进行删减;步骤5基于端点三角白化权的售电公司发展潜力评价模型和删减后的指标体系对独立售电公司的发展潜力进行评价。本发明能够进行多个售电公司的比较,发现不同售电公司的潜力,根据结果提出建议;减少数据收集和处理的难度,为进行大量独立售电公司的评价提高效率;全面地比较各售电公司的差异和优劣势,为挖掘独立售电公司的发展潜力奠定基础。
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公开(公告)号:CN107506905A
公开(公告)日:2017-12-22
申请号:CN201710647226.4
申请日:2017-08-01
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种改进的电网企业可持续发展综合评价方法,所述改进的电网企业可持续发展综合评价方法包括以下步骤:1.构建评价指标体系并进行预处理;2.运用物元分析法,得出各专家效度和评价指标的主观权重;3.对经过预处理的评价指标运用熵权法进行客观赋权;4.运用基于主客观加权属性值一致化的组合赋权法计算出评价指标的组合权重;5.构造初始模糊评价矩阵,并对初始模糊评价矩阵进行标准化处理;6.根据标准化模糊评价矩阵确定正、负模糊理想解,计算欧氏距离,将模糊评价矩阵转化为加权判断矩阵;7.得出各个被评价对象的排队指示值,确定被评价对象的排序,进而对被评价对象进行综合评价分析。
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公开(公告)号:CN107239850A
公开(公告)日:2017-10-10
申请号:CN201710270342.9
申请日:2017-04-24
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于系统动力学模型的中长期电力负荷预测方法,所述中长期电力负荷预测方法包括以下步骤:(1)通过电力弹性系数预测法形成因果关系图;(2)构建模型:通过对电力弹性系数替代的预测,实现对全社会用电量的预测;(3)仿真实验;本发明提出基于系统动力学的电力负荷预测模型,以电力弹性系数预测理论为基础,引入电力弹性系数替代概念,改进传统电力弹性系数法电量预测的缺陷。
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公开(公告)号:CN109447335A
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201811228414.4
申请日:2018-10-22
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电网项目两阶段决策优化方法及系统,其特征在于包括以下内容:对影响电网项目排序的因素进行分析,构建电网项目优化排序的评价指标体系;根据电网项目优化排序的评价指标体系,建立基于物元可拓的电网项目优化排序模型;根据电网项目优化排序模型,筛选出满足对应评价指标要求的电网项目,并获取筛选出的电网项目的基本信息;根据电网发展目标,预先建立基于Weingartner的电网发展辅助决策模型,并确定电网项目的约束条件;根据预先建立的电网发展辅助决策模型和筛选出的电网项目及其基本信息,基于电网投资限额,确定最优的电网项目或电网项目的组合,本发明可以广泛应用于决策优化领域中。
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公开(公告)号:CN108805743A
公开(公告)日:2018-11-13
申请号:CN201810513168.0
申请日:2018-05-25
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q50/06 , G06Q10/06393
Abstract: 本发明公开了属于电网企业售电公司运营效益综合评价技术领域的一种电网企业售电公司运营效益评价方法。该方法将序关系法与熵权法组合起来对运营效益评价指标赋权,首先基于改进的物元组合赋权模型对电网企业售电公司运营效益进行综合评价,将计算的最大综合关联度作为综合评价结果,并以此确定运营效益评价等级;将综合评价数据作为经IPSO优化后的LSSVM的输入,经机器训练实现对电网企业售电公司运营效益的快速综合评价。采用本方法对电网企业售电公司运营效益进行综合评价,可得出相对有效、可靠的评价结果,为电网企业售电公司运营效益综合评价提供了新的思路,在传统综合评价方法的基础上引入人工智能算法,能够实现自动运行和快速评价。
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公开(公告)号:CN108805443A
公开(公告)日:2018-11-13
申请号:CN201810579713.6
申请日:2018-06-07
Applicant: 华北电力大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06N3/0436 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电网性能综合评价方法和系统,其特征在于:包括以下步骤:1)从不同方面对影响电网性能的因素进行识别和分析,确定电网性能影响因素;2)根据评价指标体系构建原则,建立电网性能评价指标体系;3)运用熵值法对电网性能评价指标体系中的各评价指标进行赋权,建立基于熵值法的物元可拓综合评价模型,对电网性能进行综合评价。本发明规范性强,具有简便、定量严密的特点,因而,本发明可以广泛应用于电网性能评价领域。
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公开(公告)号:CN108320053A
公开(公告)日:2018-07-24
申请号:CN201810065154.7
申请日:2018-01-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网公司 , 华北电力大学 , 国网冀北电力有限公司
Inventor: 汲国强 , 汪鸿 , 刘娟 , 皇甫成 , 陈建华 , 李顺昕 , 岳云力 , 李笑蓉 , 丁健民 , 单体华 , 牛东晓 , 朱全友 , 聂文海 , 史智萍 , 戴舒羽 , 宋宗耘 , 秦砺寒 , 霍菲阳 , 侯喆瑞 , 何慧 , 赵微 , 运晨超
Abstract: 本发明公开了一种区域用电量预测方法、装置及系统,其中,区域用电量预测方法包括:筛选出对目标区域用电量影响的关键经济指标;将所述关键经济指标作为输入数据输入至预测模型中,预测目标区域用电量。本技术方案采用改进的蝙蝠算法对SVM进行参数优化,以实现收敛速度快、全局最优、预测精度高的目标。
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