周莉

作品数：30被引量：98H指数：6
导出分析报告
供职机构：安徽理工大学电气与信息工程学院更多>>
发文主题：短期电力负荷预测监测数据单片机电力负荷风电机组更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电气工程机械工程矿业工程更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《传感技术学报》《科技视界》《现代制造工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金淮南市科技计划项目博士科研启动基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
VMD结合小波包信息熵和GJO-SVM的电机轴承故障诊断被引量：4
《现代制造工程》2024年第2期128-136,共9页纪京生 周莉 马向阳 
针对电机滚动轴承故障特征难以提取从而导致诊断准确率低的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)结合小波包信息熵(Wavelet Packet Information Entropy,WPIE)的特征提取方法,并采用金豺优化(Golden J...
关键词：变分模态分解 小波包信息熵 金豺优化算法 支持向量机 轴承故障诊断 
基于改进高频注入算法的电车电机全速控制器
《信息技术与信息化》2023年第9期166-170,共5页周莉 巫云鹏 
安徽理工大学研究生创新基金(2022CX2089)。
永磁同步电机(PMSM)是新能源汽车必不可少的子系统之一。传统的控制系统一般采用有感控制的方式,但通常情况下带传感器会增加电机的制造难度和成本,而无感控制的方式受反电动势的影响在低速状态下难以提取电机的角度与速度。针对以上问...
关键词：PMSM 高频注入算法 SAPSO 扩展卡尔曼滤波算法 STM32F497IGT6 全速度 
自然选择粒子群与电导增量结合算法的MPPT研究被引量：1
《科技与创新》2023年第18期34-37,共4页付祥贵 周莉 
在局部遮荫下,光伏阵列的输出功率-电压曲线具备多峰值局面特性,针对传统电导率增量(INC)法跟踪光伏阵列全局最大功率点容易陷入局部最优解以及存在的跟踪功率稳定性和精度性较差的问题,提出了一种自然选择粒子群与电导率增量(NSPSO-INC...
关键词：局部遮荫 光伏阵列 最大功率点跟踪(MPPT) 结合算法 
基于灰狼算法优化SVM的变压器故障诊断被引量：5
《长江信息通信》2022年第9期27-29,共3页周莉 鲍志伟 
电力运行离不开变压器,一旦变压器发生故障将造成难以估量的损失,而传统的变压器故障诊断方法在准确率存在方面不足,因此文章提出一种基于灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)模型。该方法通过支持向量机(SVM)对故障数据进行分类,并用灰狼...
关键词：变压器 故障诊断 支持向量机 GWO-SVM DGA 灰狼算法 
基于VMD-LSTM的短期电力负荷预测研究被引量：6
《洛阳理工学院学报（自然科学版）》2022年第3期76-80,96,共6页黄志祥 周莉 
安徽理工大学2020研究生创新基金项目(2020CX2059).
为了提高短期电力负荷预测的精准度,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的组合型预测模型。利用VMD将原始负荷样本集分解为多个不同的本征模函数(IMF)和一个剩余分量,以降低负荷数据样本集的非平稳性和复杂度,...
关键词：短期电力负荷预测 固有模态分量 VMD 降噪 LSTM 
基于EEMD融合BAS-CNN的高压电缆故障诊断被引量：16
《电子测量技术》2022年第4期160-167,共8页肖旰 周莉 李敬兆 刘泽朝 张珂 
国家自然科学基金(51874010,61170060);北京理工大学高精尖机器人开放性研究项目(2018IRS16);物联网关键技术研究创新团队(201950ZX003)资助。
针对高压电缆故障复杂程度高,实时监测成本过高的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和天牛须搜索算法优化卷积神经网络(CNN)的组合诊断方法。将电缆护层电流数据经EEMD分解为若干个本征模态分量(IMF),结合相关系数选取与原信号...
关键词：护层电流 EEMD BAS-CNN 故障检测 
PSO-BP的短期电力负荷预测被引量：1
《电子世界》2021年第23期126-128,共3页周莉 张珂 
应对短期电力负荷预测需求的提高,本文提出了一种BP神经网络的粒子群优化方法(PSO-BP算法)。通过对某地区短期负荷样本开展预处理,构建了基于PSO-BP的电力负荷预测模型。由实验结果可知,PSO-BP模型预测收敛速度快,精密度有一定的提高,...
关键词：短期电力负荷预测 发电计划 电力负荷预测模型 短期负荷 BP神经网络 合理调度 粒子群优化方法 模型预测 
基于SA-DBN的超短期电力负荷预测被引量：7
《广西师范大学学报（自然科学版）》2021年第4期21-33,共13页刘东 周莉 郑晓亮 
国家重点研发计划(2018YFF0301000);安徽理工大学研究生创新基金(2019CX2044)。
针对超短期电力负荷预测,提出一种使用集合经验模态分解与样本熵对原始数据预处理,再用模拟退火算法优化深度置信网络的组合模型进行预测。为了减小时间序列数据因自相关性导致预测值滞后于真实值,对原始序列采用EEMD分解,根据各序列的S...
关键词：超短期电力负荷预测 集合经验模态分解 样本熵 模拟退火算法 深度置信网络 
极限学习机的短期电力系统负荷预测被引量：2
《电子世界》2021年第8期33-34,共2页周莉 黄志祥 
实现电网远程监控的可视化平台(HX2017053410)。
为了更加精确的进行电力负荷预测,本文提出了一种基于极限学习机(ELM)的电力负荷预测方法。对短期负荷中的数据样本进行分析后再将其归一化处理,构建了基于ELM的短期电力负荷预测模型。采用BP神经网络与ELM对同组电力负荷数据分别进行预...
关键词：短期电力负荷预测 BP神经网络 电力系统负荷预测 短期负荷 极限学习机 负荷数据 归一化处理 数据样本 
基于PSO-DELM的手机上网流量预测方法被引量：9
《计算机工程与设计》2021年第2期316-323,共8页周莉 刘东 郑晓亮 
“十三五”国家重点研发计划基金项目(2018YFF0301000);安徽理工大学研究生创新基金项目(2019CX2044)。
为提高手机上网流量预测的精度,提出一种使用粒子群算法优化深度极限学习机的手机上网流量预测方法。流量数据具有非线性、自相似性和长相关性的特性,且以时间刻度为单位记录。通过对具有时序性质的一维流量数据重新排列组合,产生新的...
关键词：流量预测 粒子群算法 深度极限学习机 时序性质 组合模型 
全选清除导出
共3页<123>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部