张亚超

作品数：4被引量：96H指数：4
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供职机构：武汉大学电气工程学院更多>>
发文主题：不确定性层级鸡群机器学习算法多步预测更多>>
发文领域：电气工程更多>>
发文期刊：《高电压技术》《电网技术》《电工技术学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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基于区间泰勒展开的不确定性潮流分析被引量：31
《电工技术学报》2018年第4期750-758,共9页廖小兵 刘开培 张亚超 张志轩 王坤 
国家重点研发计划(2017YFB0903705)
区间算法已经在电力系统不确定性潮流计算中得到了成功应用。然而,迭代法类的区间潮流计算方法由于将区间运算嵌入到了牛顿迭代过程中,使得区间潮流计算过程复杂、计算量大,为此提出基于区间泰勒展开的不确定性潮流计算方法。该方法在...
关键词：区间算法 不确定性 区间潮流 区间泰勒展开 加速效果 
计及柔性资源的含风电场电力系统多目标动态协调调度被引量：15
《高电压技术》2017年第4期1186-1193,共8页张亚超 刘开培 秦亮 方仍存 
国家自然科学基金(51309258);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB215101)~~
针对风电出力的间歇性和不确定性,提出考虑能量存储系统和需求侧管理的含风电场电力系统的动态经济环境协调调度模型。结合风电出力概率模型,将含随机变量的机会约束转化为确定性约束条件。在此基础上,建立含风电场及柔性资源的多目标...
关键词：风电 能量存储系统 需求侧管理 多目标优化 动态经济环境调度 
基于聚类经验模态分解-样本熵和优化极限学习机的风电功率多步区间预测被引量：22
《电网技术》2016年第7期2045-2051,共7页张亚超 刘开培 秦亮 方仍存 
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2012CB215101);国家自然科学基金项目(51309258)
针对风电功率序列的不确定性和随机性特征,提出一种基于聚类经验模态分解-样本熵和优化极限学习机的多步区间预测模型。首先,利用聚类经验模态分解-样本熵方法将原始风电功率序列分解为一系列复杂度差异明显的子序列。然后,分别对各子...
关键词：多步区间预测 聚类经验模态分解-样本熵 极限学习机 多策略自适应差分进化 
基于VMD-SE和机器学习算法的短期风电功率多层级综合预测模型被引量：28
《电网技术》2016年第5期1334-1340,共7页张亚超 刘开培 秦亮 
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2012CB215101);国家自然科学基金项目(51309258)~~
针对风电功率受自然环境变化影响,难以建立精确数学模型对其进行预测的问题,采用一种新型的可变模式分解(variational mode decomposition,VMD)技术,将原始风电功率序列分解为一系列有限带宽子模式以降低其不稳定性,根据子模式的样本熵(...
关键词：短期风电功率多步预测 可变模式分解 机器学习 仿生鸡群优化 多层级综合模型 
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