龚灯才 作品数:13 被引量:214 H指数:7 供职机构: 南通供电公司 更多>> 发文基金: 江苏省高校自然科学研究项目 江苏省电力公司科技项目 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 电气工程 一般工业技术 自动化与计算机技术 更多>>
110kV常规变电站数字化改造分析 数字化变电站建设是智能电网的重要组成部分,而对常规变电站实施数字化改造成为当前电网建设中亟待解决的问题。本文分析了常规变电站数字化改造的优越性、原则和方案,并结合海安1l0kV李堡变电站数字化改造工程实例分析探讨了数字化... 潘海玲 龚灯才关键词:常规变电站 数字化 IEC61850 基于粗糙集和RBF神经网络的变压器故障诊断方法研究 被引量:32 2014年 针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后的数据集合作为训练样本,采用高斯函数作为径向基函数,分别求解方差及各层权值,建立变压器故障诊断模型。通过测试对比,此算法虽然略微降低诊断正确率,但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强,对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。 杨志超 张成龙 吴奕 安薇薇 朱海兵 龚灯才关键词:变压器 故障诊断 粗糙集 RBF神经网络 信息熵 基于熵权法的绝缘子污闪状态模糊综合评价 被引量:81 2014年 为了评价绝缘子污闪状态,提出基于熵权法的绝缘子污闪状态模糊综合评价模型。建立表征绝缘子污闪状态的模糊评价指标体系以及评语集,运用熵权法确定各评价指标的权重,采用三角形和半梯形结合的隶属度函数描述各指标的模糊性。重点研究和分析了评价模型的建立过程,包括评价指标选取及层次划分、权重确定方法。对某500 kV线路绝缘子污闪案例进行分析评价,结果与实际状况相符,证明了所提方法的正确性。 杨志超 张成龙 葛乐 龚灯才 顾云峰 黄天衡关键词:绝缘子 隶属度函数 熵权法 基于粗糙模糊集的输电杆塔塔材实际强度精确计算 被引量:1 2016年 针对输电线路结构安全评价中涉及的塔材实际强度退化这一不确定性问题,提出了基于粗糙模糊集的实际强度精确计算方法。应用粗糙集理论对指标集进行约简,采用主观权重和客观权重相结合的方法确定评价指标权重,根据建立的评价等级集,运用模糊综合评价法计算塔材实际强度。双盲实验对比结果表明该计算方法的正确性和可行性,可有效解决演化过程中影响塔材强度因素效度不清晰这一典型不确定性问题,为输电线路结构安全评价提供重要的科学判据。 崔莉 陆文伟 葛乐 龚灯才 杨志超关键词:粗糙模糊集 浅谈输电线路防护工作 输电线路防护工作是保障电网安全运行的一项重点工作。在引起电力线路跳闸的各种原因里,外力破坏占很大比重;在一段时间里,外力破坏造成的事故超过了雷击跳闸,做好输电线路防护工作,对提高线路安全运行水平,降低线路跳闸率有重要意义... 龚灯才关键词:电力网 输电线路 文献传递 基于粒子群支持向量机的短期电力负荷预测 被引量:33 2006年 在分析支持向量机SVM(Support VectorM ach ine)回归估计方法参数性能的基础上,提出粒子群算法PSO(Partic le Swarm Optim ization)优化参数的SVM短期电力负荷预测模型。PSO算法是一种新型的基于群体智能的随机优化算法,简单易于实现且具有更强的全局优化能力。用所建立的负荷预测模型编制的M atlab仿真程序,对某实际电网进行了短期负荷预测,结果表明预测精度更高。 张红梅 卫志农 龚灯才 刘玲关键词:电力系统 短期负荷预测 支持向量机 粒子群 基于粒子群模糊神经网络的短期电力负荷预测 被引量:35 2006年 为了从根本上提高短期电力负荷预测中神经网络的速度和预测精度,提出了将粒子群算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法。用粒子群算法来训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然后用优化的权值进行BP算法,实现短期负荷预测。在构建网络模型时,考虑了气候、温度等因素的影响,并把它们进行模糊化处理后作为网络的输入。仿真结果表明基于这一方法的负荷预测系统具有较高的精度和实时性。 刘玲 严登俊 龚灯才 张红梅 李大鹏关键词:粒子群 模糊神经网络 短期负荷预测 输配电生产危险源分级预警管控平台系统的研究与应用 2015年 输配电线路地域分布广,线路通道周围环境受到城市发展、人们日常活动以及季节的交替等因素影响,从而导致线路运行可能处于危险环境下,发生事故概率大大增加。为了提高输配电网运行安全,相关管理部门定期组织进行危险源排查活动,及时发现隐患,提高电网运行稳定性。本文提出结合生产实际,研究输配电生产危险源分级预警管理系统,建立起涵盖输配电的危险源预警分级管控体系,规范危险源管理,实现设备安全管理水平的全面提升。 龚灯才 朱晓华 尹海海 何学东关键词:输电 配电 危险源 基于模糊回归支持向量机的短期负荷预测 被引量:8 2006年 支持向量机(SVM)是一种新颖的机器学习方法,具有泛化能力强、全局最优和计算速度快等突出优点.模糊数学在不确定性、不精确性及噪声引起的问题上,有其特有的计算分析操作,能有效地分析和处理模糊信息.研究了一种模糊回归支持向量机模型,该模型将两者有机结合,发挥了各自的优点.将其应用到电力系统短期负荷预测,仿真结果表明,所提方法不仅具有与支持向量机方法相同的预测精度,且提供了更多的有用信息. 龚灯才 孙长银 李林峰关键词:支持向量机 短期负荷预测 基于模糊支持向量机方法的短期负荷预测 被引量:13 2005年 考虑气象因素对负荷的影响,提出了一种模糊支持向量机SVM(SupportVectorMachine)的短期负荷预测方法。首先选取预测日前4星期中差异评价函数小于给定经验值的已知日作为相似日学习样本,然后利用隶属度函数对影响负荷特征因素向量的分量进行模糊处理,得到SVM的训练样本集,拟合负荷和影响因素之间的非线性关系。对24点每点建立一个SVM预测模型,采用改进的序列极小优化算法实现对SVM的快速训练。算例数据包括每天的气象数据和24点负荷数据,以最大相对误差和平均误差评价预测结果,表明所提方法简便快速且实用有效。 龚灯才 李训铭 李林峰关键词:短期负荷预测 支持向量机 核函数 隶属度函数