张玲华

作品数：74被引量：287H指数：8
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供职机构：南京邮电大学通信与信息工程学院更多>>
发文主题：无线传感器网络语音数字助听器说话人识别高斯混合模型更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学一般工业技术更多>>
发文期刊：《计算机技术与发展》《计算机工程与设计》《传感技术学报》《通信学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目江苏省“青蓝工程”基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
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基于VMD和优化组合模型的电力负荷预测方法研究
《电子设计工程》2025年第5期8-12,17,共6页陈曦 张玲华 
国家自然科学基金资助项目(62371253)。
针对负荷数据随机性、非平稳性对电力系统安全运行带来的挑战,为提高短期电力负荷预测的精度,提出基于变分模态分解(VMD)和改进的白鲸优化算法(TLBWO)优化组合模型的短期电力负荷预测方法。利用VMD将原始负荷序列分解为不同频率的子模...
关键词：负荷预测 变分模态分解 卷积神经网络 长短期记忆网络 白鲸优化 
基于特征重组与IQPSO-BILSTM-RF的短期风电功率预测
《软件导刊》2024年第12期10-17,共8页王嘉琪 张玲华 胡枫 
国家自然科学基金项目(62371253)。
短期风电功率预测对电力系统正常运转至关重要,为了提升风电功率预测精度,提出基于特征重组方法和改进量子粒子群算法(IQPSO)优化双向长短期记忆网络(BILSTM)与随机森林(RF)的短期风电功率预测组合模型。首先,运用局部均值分解处理风电...
关键词：风电功率预测 特征重组 改进量子粒子群优化算法 双向长短期记忆网络 随机森林 误差修正 
基于改进GAN模型的图像化短期负荷预测方法研究
《电子设计工程》2024年第20期16-20,共5页张鑫翔 张玲华 
国家自然科学基金资助项目(62371253)。
为解决短期负荷预测中长序列预测精度不足的问题,提出一种基于改进GAN(生成对抗网络)模型进行短期负荷预测的方法。该模型以图像修复算法GAN为基础,结合通道、空间注意力机制和多尺度卷积进行图像修复。该模型将一维负荷序列编码为RGB...
关键词：短期负荷预测 生成对抗网络 注意力机制 图像修复 
含可再生能源的冷热电联供能源系统调度优化
《电子设计工程》2024年第14期25-29,共5页王鑫 张玲华 
湖北省重点实验室开放基金(HBSEES202113)。
针对含可再生能源的冷热电联供能源系统的调度优化问题,构建了燃气发电机、燃气锅炉、热回收系统、电制冷机、吸收制冷机等机组模型,考虑天然气费率结构和分时电价,基于夏、冬两季节典型日风光出力和电、热、冷负荷需求特性曲线,提出以...
关键词：冷热电联供 可再生能源 费率结构 改进粒子群算法 调度优化 
基于N-BEATS的能源互联网短期负荷预测被引量：1
《电子设计工程》2024年第11期76-81,共6页尹浩然 张玲华 
太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室开放基金(HBSEES202113)。
短期负荷预测在能源互联网的规划中既占重要组成部分,又是能源系统可靠高效运行的基础。在能源互联网中能源的短期负荷预测精度问题是人们重点关注问题。N-BEATS的深度神经结构未使用时序特别组成成分,仅使用一种基于后向和前向残差链...
关键词：能源互联网 短期负荷预测 N-BEATS网络模型 深度学习 时间序列 
基于ConvLSTM-LSTM的短期负荷预测方法被引量：1
《电子设计工程》2024年第10期54-58,共5页随春光 张玲华 
湖北省重点实验室开放基金(HBSEES202113)。
长短时记忆(LSTM)网络和结合卷积神经网络(CNN)的CNN-LSTM预测模型由于其网络模型本身的缺陷,限制了预测精度的提高。针对以上问题,提出了一种结合卷积长短时记忆(ConvL⁃STM)网络的ConvLSTM-LSTM负荷预测模型。利用ConvLSTM网络充分提...
关键词：短期负荷预测 长短时记忆网络 卷积长短时记忆网络 组合预测模型 时序预测 
考虑风电接入的电动汽车有序充电策略研究被引量：3
《电子设计工程》2024年第6期62-67,共6页高颉 张玲华 
太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室开放基金项目资助(HBSEES202113)。
为了降低风电并网和无序负荷对配电网稳定运行的不利影响,提出一种考虑风电接入的电动汽车充电优化调度模型。在综合考虑风电并网和用户侧原始负荷需求的基础上,建立考虑风电接入的峰谷时段优化模型,使用隶属度函数来划分峰谷时段并指...
关键词：风电并网 有序充电 峰谷时段 隶属度函数 
基于超参数优化的电力负荷预测模型研究被引量：3
《电子设计工程》2024年第4期37-42,共6页张宜祥 张玲华 
太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室开放基金(HBSEES202113)。
电力负荷数据的多样性与复杂性,会导致负荷预测过程中出现超参数难以确定、拟合效果较差和预测精度不高等问题。针对以上问题,提出一种基于樽海鞘群算法的融入注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型——SSA-AM-BiLSTM模型。该模型使用...
关键词：负荷预测 超参数 双向长短期记忆网络 注意力机制 樽海鞘群算法 
WSN中基于区域感知的改进AODV路由协议被引量：2
《计算机工程》2023年第8期130-136,共7页杨敏 张玲华 
国家自然科学基金(61771258)。
AODV路由协议是无线自组网中的经典协议,适用于无线传感器网络(WSN)。但是该协议在路由发现阶段通过跳数建立路径,导致网络拥塞严重、部分节点过早失效以及活动路由频繁断裂,从而引起传输时延延长、路由开销增大、网络寿命缩短等问题。...
关键词：无线传感器网络 AODV路由协议 区域感知 邻居节点 最优路径 
基于改进灰狼算法的充电桩供电线路规划研究被引量：4
《计算机技术与发展》2023年第8期186-191,198,共7页战彦君 张玲华 
太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室开放基金(HBSEES202113)。
针对城市电动汽车共享充电桩分布的随机性和不均匀性,为了以最高效率和最低成本对区域中充电桩供电,将灰狼算法应用于充电桩供电线路规划中。针对传统灰狼算法易陷入局部最优解、初始种群分布不均匀和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基...
关键词：充电桩 灰狼优化算法 Tent混沌映射 非线性收敛因子 线路规划 
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