王志刚
- 作品数：8 被引量：103H指数：3
- 供职机构：湖南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技型中小企业技术创新基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程电子电信经济管理金属学及工艺更多>>
- 微网中可控负荷的多目标优化策略被引量：45
- 2013年
- 针对微网中分布式电源波动引起的功率不平衡现象,建立了基于空调、热水器工作特性的微网可控负荷多目标优化模型,在此基础上提出了考虑多个目标的可控负荷优化策略,并采用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-2,NSGA-2)对其在实际微网中的效果进行了仿真分析。最后在考虑各种随机因素的基础上对优化效果进行了蒙特卡罗抽样,并根据蒙特卡罗模拟结果,对微网内可控负荷的渗透率与可控比在跟踪可再生能源变化方面的贡献进行了灵敏度分析。
- 江岳春王志刚杨春月李锰张俊鹏
- 关键词：微网多目标优化
- 高精度齿轮抗疲劳制造通用技术要求
- 本标准规定了高精度齿轮抗疲劳制造重要环节的一般技术要求，主要包括设计(含润滑)、材料与热处理、机加工、表面处理、检测与试验等方面。本标准适用于以下条件的齿轮，其他的金属齿轮产品亦可参考使用:—模数:1 mm～40 mm;...
- 王伟王志刚周长江 张坤 李海霞 姜传海 李纪强 都长海 刘忠明 丁英晖 陈国民 陆军 王盈颖 张清朗 李优华 王长路 龙伟民 石照耀 张敬彩 张元国 王新波 吕泮功 郑明 弓宇 管洪杰 范瑞丽 丁军 马聘天 张荣锋
- 配电系统中多目标条件下可控负荷的最优控制
- 电力需求侧管理(demandsidemanagement，DSM)是指通过采取有效的措施来引导、激励或辅助电力用户改变用电习惯，提高供用电效率，以降低负荷费用，平滑负荷曲线，减少网络损耗、提高供电可靠性等为目的而采取的一...
- 王志刚
- 关键词：配电系统最优控制
- 文献传递
- FDI对我国工资水平的影响：基于行业面板数据的分析
- 随着经济全球化步伐的日益加快，国际资本流动也在日趋加强。作为国际资本流动主要形式的FDI的出现和发展得到了人们的广泛关注。外商直接投资的存在和发展对东道国和母国的经济都产生了重要的影响。
FDI的流入对我国的...
- 王志刚
- 关键词：外商直接投资工资水平工资差距面板数据模型
- 文献传递
- 基于蒙特卡洛法的EV充电负荷多目标随机规划被引量：2
- 2015年
- 分析了现有电动汽车(electric vehicle,EV)充电负荷优化方式和算法的不足,结合配电系统最优运行的要求,考虑了多个随机因素的影响,以电动汽车蓄电池满充、蓄电池充电功率不越限及配网潮流约束等作为约束条件,以配电网网损、电源节点负荷峰值、负荷波动情况优化为子目标,建立了新的基于EV充电负荷的配电网多目标随机优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-2,NSGA-2)求解,采用IEEE-33节点配电系统的实际优化状况为例进行了蒙特卡洛仿真。仿真证明所提出的EV充电负荷多目标优化策略在更贴近实际的随机模型下仍可以有效减弱电动汽车大规模接入对电网的冲击,充分利用其可控性实现配网各项指标的经济运行。
- 李锰王志刚余保庆付婷婷吕源
- 关键词：电动汽车多目标优化非支配排序遗传算法蒙特卡洛仿真
- 无谐波检测环节的并联型有源电力滤波器研究被引量：10
- 2014年
- 阐述了基于瞬时无功功率理论的ip-iq谐波电流检测法并对此进行了演化分析。基波有功电流的精准检测决定了谐波指令电流的精度。为实现基波有功电流无延时、无误差的检测,在SPWM控制策略下运用了无谐波检测环节的谐波指令电流检测方法,利用MATLAB/Simulink仿真工具对ip-iq检测法和无谐波检测法进行仿真对比,通过改变系统参数电感量来验证无谐波检测方法的补偿性能。仿真结果验证了无谐波检测的优越性,为改善滤波器的滤波效果和推进优化控制策略提供了良好的途径。
- 李锰王志刚王寅薛洁王玲
- 关键词：有源电力滤波器
- 可控负荷在微网孤岛运行时的调频作用研究被引量：3
- 2013年
- 由于可再生能源发电输出功率的波动性,微网在孤岛运行缺少大电网支撑,网内电压幅值、频率等相对于额定值都将有不同程度的波动与偏差,对电力用户造成极大损失。针对这种情况,提出通过对可控负荷的容量、速度等投切策略的控制来稳定微网孤岛运行时网内频率和电压幅值,利用基于Kaimal风速功率谱风速模型及风轮机有名值模型搭建了含可控负荷的微网模型,并在Matlab/Simulink工具箱中进行了微网孤岛和并网运行时可控负荷控制策略的仿真,验证了微网孤岛运行时可控负荷优异的调频性能。
- 江岳春王志刚杨春月
- 关键词：分布式发电孤岛仿真
- 基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测被引量：42
- 2015年
- 随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提出混沌时间序列遗传算法-Volterra神经网络(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,对超短期风功率进行多步预测。该模型将实用的Volterra泛函模型和BP神经网络结合起来,解决了求解Volterra泛函模型高阶核函数的问题。同时设计了一种混沌时间序列GA-VNN模型的学习算法,在算法中利用GA全局寻优能力来优化BP神经网络,获得最优的初始权值和阀值。将上述方法应用于某风电场风功率超短期多步预测中,结果验证了所提模型的多步预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。
- 江岳春张丙江邢方方张雨王志刚
- 关键词：混沌时间序列BP神经网络GA算法
