张雪君

作品数：4被引量：71H指数：4
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供职机构：重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室更多>>
发文主题：粒子群优化算法BP神经网络BPRBF级联神经网络更多>>
发文领域：电气工程更多>>
发文期刊：《电力系统保护与控制》《电网技术》更多>>
所获基金：重庆市自然科学基金更多>>
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基于BP与RBF级联神经网络的日负荷预测被引量：37
《电网技术》2009年第12期101-105,共5页陈刚 周杰 张雪君 张忠静 
在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自身训练速度快的优点,提出了基于BP和RBF网络的级联神经网络日负荷预测模型,将影响日负荷变化的非负...
关键词：日负荷预测 BP神经网络 径向基函数神经网络 级联神经网络 
基于粒子群优化鲁棒支持向量回归机的中长期负荷预测被引量：21
《电力系统保护与控制》2009年第21期77-81,共5页张雪君 陈刚 周杰 马爱军 张忠静 
支持向量机(SVM)已经成功地应用于解决非线性回归和时间序列问题,并且已经开始用于中长期负荷预测。提出了一种基于鲁棒支持向量回归机RSVR(Robust Support Vector Regression)的中长期负荷预测的新方法。给出利用粒子群优化算法对鲁棒...
关键词：中长期负荷预测 鲁棒性 支持向量机 回归估计 粒子群优化算法 
一种基于LS-SVR的电网在线暂态稳定性预测新方法被引量：5
《电力系统保护与控制》2008年第19期9-14,共6页白茂金 陈刚 刘青 张作鹏 张雪君 
重庆市科委自然科学基金资助项目(2006BB6209)~~
广域测量系统WAMS(Wide Area Measure System)的出现,为大电网在线暂稳预测提供了新的实时数据平台。基于WAMS数据,通过CCCOI-RM变换将系统进行简化等值,采用最小二乘支持向量机回归算法LS-SVR(Least Square Support Vector Regression...
关键词：广域测量系统(WAMS) 相量测量单元(PMU) 最小二乘支持向量机回归(LS—SVR) 暂态稳定 功角预测 
基于最优聚类原理的电网无功电压分区算法被引量：8
《重庆大学学报（自然科学版）》2007年第5期65-69,共5页张忠静 陈刚 张雪君 王彦 蒋燕 
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC;2006BB6209)
根据聚类的定义构造了多维空间的样本集,计算发电机节点对负荷节点的控制灵敏度和各负荷节点间的欧氏距离,利用聚类分析中的最短距离法对电力系统进行分区。在确定了有效分区数的取值范围后,用熵的香农函数和Sugeno-Yasukaw准则确定最...
关键词：最短距离 欧氏距离 最佳聚类数 聚类有效性 
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